AI 很好用,但是沒給足够的資訊給 AI 就可能得不到心中所要的答案.
一個簡單的原則:
清楚的說明你的問題(含資料的型態), 你要什麼? 你不要什麼?
例如常用的測試 AI 的回應的問題:
9.11 和 9.9 那一個比較大?
對於這個問題, 我看過 DeepSeek R1 是這樣回答:
如果是數值, 那麼 9.9 > 9.11
如果是版本編號, 那麼 9.11 > 9.9
如果是日期, 那麼 9.11 > 9.9 (9月9日)
我看過有 youtube 測試過. 如果上面的問題的提問是:
數字值 9.11 和 9.9 那一個比較大?
那麼再小的 1.5b 模型也可以正確的回答: 9.9 比 9.11 大
這個提問的關鍵是指明資料是數值, AI 就不用猜測提問者的心思了.
另外, 加註[想要]和[不想要]可以更精確的錨定所需要的答案.
同樣地, 提問 1 + 1 = 2 和 1 + 1 > 2 ? 在數學上和管理學上是不同的含意.
另外, 使用 API key 連線 AI 模型時, 有個 temperature (温度)選項, 對於冰冷的數學和程式編碼就調低(可為0).
若是寫浪漫小說, 那麼就調高, 以得到較發散的效果.
一個簡單的原則:
清楚的說明你的問題(含資料的型態), 你要什麼? 你不要什麼?
例如常用的測試 AI 的回應的問題:
9.11 和 9.9 那一個比較大?
對於這個問題, 我看過 DeepSeek R1 是這樣回答:
如果是數值, 那麼 9.9 > 9.11
如果是版本編號, 那麼 9.11 > 9.9
如果是日期, 那麼 9.11 > 9.9 (9月9日)
我看過有 youtube 測試過. 如果上面的問題的提問是:
數字值 9.11 和 9.9 那一個比較大?
那麼再小的 1.5b 模型也可以正確的回答: 9.9 比 9.11 大
這個提問的關鍵是指明資料是數值, AI 就不用猜測提問者的心思了.
另外, 加註[想要]和[不想要]可以更精確的錨定所需要的答案.
同樣地, 提問 1 + 1 = 2 和 1 + 1 > 2 ? 在數學上和管理學上是不同的含意.
另外, 使用 API key 連線 AI 模型時, 有個 temperature (温度)選項, 對於冰冷的數學和程式編碼就調低(可為0).
若是寫浪漫小說, 那麼就調高, 以得到較發散的效果.
統計資料: 發表於 由 dtchang — 2025-03-28, 17:33