现在回头看过去 ， 这可能就是最早的提示工程实践了 。
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这样的技巧在纯语言模型中也适用 ， 比如只要加一句“让我们一步一步地思考” ， AI做题的正确率就从17%暴涨到78.7% 。
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后来大家发现 ， 像这样的技巧可不光AI研究者能用 ， 不就是换着方式说话么 ， 对于普通用户来说也不难 。
后来大家在玩AI绘画和ChatGPT时 ， 不断修改提示词让AI给出满意的结果 ， 本质上就是在做提示工程了 。
而好面哥就是这方面的佼佼者 。
提示词大师 ， 怎么练成的？
好面哥玩起GPT-3来 ， 可不光是随便给AI出个题那么简单 。
他会从论文中找方法 ， 加上自己总结的技巧组合起来使用 ， 让AI完成复杂的任务 。
比如让热播电视剧《Bachelor in Paradise》里的女主根据一系列条件判断男主是不是自己的菜……
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他甚至发现了GPT-3的“提示注入攻击”方法 ， 无论怎么提醒AI后面有陷阱 ， 都能让AI无视之前的命令 ， 把本来应该翻译成法语的句子改成“哈哈 ， 被耍了” 。
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目前为止他最火的一个作品是让ChatGPT扮演推特员工 ， 在面对马斯克审查时写一份周报 。
经过好面哥一轮一轮的提示 ， 最终AI不仅给出了工作内容总结还把代码也配好了 ， 获得大量转评赞 。
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随着他的名气在圈子里逐渐打响 ， 开始收到很多风险投资人的联系 。
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到10月29日这天 ， 他直接把正式工作给辞了（在一个约会App做数据工程师） ， 打算把全部时间用到GPT-3的提示工程上 。
从给一些AI初创公司当顾问开始 。
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在这个过程中 ， 好面哥和Scale AI公司相互看对了眼 。
Scale AI主营为AI训练提供数据服务 ， 已经是数据标注领域估值最高的公司 。
最近针对语言模型潮推出一项新业务Spellbook（魔法书） ， 可以存储、管理、自动推荐合适的提示词 ， 比较同一提示词在不同模型下的效果 ， 并结合其他服务快速上线部署AI应用 。
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虽然双方都没有透露详情 ， 但可以猜到这就是好面哥参与负责的项目了 。
别人都是玩玩 ， 怎么就他获得了新工作？
有网友开始好奇好面哥的教育背景 。
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