中午看到一个视频
视频地址： https://youtu.be/Evg4HXvsYVY?si=WZLYw7lYPXttHUyw
该视频介绍了Anthropic的元提示工具，可以帮助用户更好地使用他们的语言模型，并提供了示例和指导。该工具可用于创建更好的提示，从而获得更具体和高质量的模型输出，适用于构建应用和代理程序的开发者。
视频他列举了一下内容：
- Prompt engineering
- Anthropic Cook Book
- Prompt library
- Anthropic Helper Metaprompt Docs
- 一个元提示的例子：Metaprompt.ipynb
上面的元提示是Anthropic模型提供的实验辅助工具。
为什么有元提示文档写到：
使用AI模型时最困难的部分有时是如何有效提示它。为了帮助解决这个问题，我们创建了一个实验性的辅助"元"提示，可以指导Claude生成适合您特定任务的高质量提示。
元提示特别适用于作为"入门"工具，或者作为为特定任务生成多个提示版本的方法，使得更容易测试各种初始提示变体以适应您的用例。
未来的提示工程
元提示对于释放 LLM 的全部潜力至关重要，使我们能够提高性能、减少样本需求、提高可控性、促进泛化并支持新颖的应用程序。
通过Anthropic的元提示，我想到一个事情。就是之前发帖说到不通模型prompt会不同，需要进行调试、测试。那么在众多模型中有些厂家会提供那些 Cook Book、Prompt Guide、Library等内容参差不齐。
随着研究的不断进行，我们可能会看到更通用的元提示方法的出现。这可能是我们更需要的方式。
完结~
感谢观看 