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引言
Cohere最新推出Prompt Tuner，感觉不错，非常推荐。
还不了解Cohere的，可以看我之前这篇文章。
Prompt Tuner可以免费使用，以下是我尝试的一个例子（现在还不支持中文提示词优化）：
简单来说，Prompt Tuner的工作原理如下：
- 用户输入一个初始提示词，以及一些评估标准。
- 系统会多次尝试改进这个提示词，每次尝试称为一次"迭代"。
- 每次迭代后，系统都会根据多个标准（如字数、准确性、禁用词使用情况、事实准确性等）给出分数。
- 经过多次迭代，系统会找出最优的提示词版本。
图表底部显示了10次迭代的评分，帮助用户了解每次调整后提示词的改进情况。这个工具的目的是帮助用户创建更有效、更精确的AI提示词。
Prompt Tuner可选配置挺多，甚至可以上传txt文件做个性化绩效评估。
下图是官方的一个示例
这个Prompt Tuner有点像Anthropic在7月推出的Evaluate prompts in the developer console
www.anthropic.com/news/evalua…
前者是免费的，后者要收费。前者功能没有后者多。
下面再根据Cohere的博客介绍下Prompt Tuner。
Cohere Prompt Tuner
释放AI潜能，优化您的提示词
🌟 Prompt Tuner 革新
Cohere Prompt Tuner 是一款突破性工具，它能够自动优化您的提示词，大幅提升生成模型的输出质量。通过结合先进的机器学习技术和人工智能算法，Prompt Tuner 为企业级 LLM 工作流程带来效率提升。
💡 核心技术与原理
Cohere Prompt Tuner 的核心是基于 Optimization by PROmpting (OPRO) 的创新算法。它通过以下步骤不断优化提示词：
- 生成完成项：使用目标模型基于初始提示词生成输出。
- 评估完成项：根据预设的成功标准评估生成的输出。
- 指令生成：利用 Command R+ 模型生成改进的提示词。
- 迭代优化：重复上述过程，不断精炼提示词。
- 优化结束：达到完美分数或最大迭代次数时，输出最佳提示词。
🚀 效率提升
将提示工程时间减少 20-30%
📈 性能优化
平均提升 11.5%，中位数提升 7.7%
🔍 精准定制
支持自定义评估标准
🔄 持续学习
通过迭代不断改进提示词
🛠️ 如何使用 Prompt Tuner
- 设置初始提示词：创建需要优化的初始提示词，包括任何变量或文档。
- 定义成功标准：建立清晰的成功标准，可以选择准确性、字符数限制、JSON 输出限制、基础知识等多个指标。
- 启动优化过程：观察模型如何基于成功标准生成优化的提示词。
- 应用优化结果：使用优化后的提示词来提升您的 AI 应用效果。
📊 实际优化效果
在 41 个企业用例中，Prompt Tuner 展现了显著的改进：
- 自然语言转 SQL：从 39% 提升至 100%
- 实体提取：从 73% 提升至 93%
- 总体平均提升：11.5%
- 中位数提升：7.7%
"Prompt Tuner 不仅自动化了提示工程的手动方面，还能解锁传统提示工程难以实现的模型能力。" - Cohere 研究团队
🌐 应用场景
Prompt Tuner 在多个领域展现出色表现：
- 客户支持：优化回答模板，提高响应准确性和相关性。
- 内容生成：改进创意写作和营销文案的质量。
- 代码生成：提升代码建议的准确性和可用性。
- 数据分析：优化数据查询和报告生成过程。
- 语言翻译：提高翻译质量，保持语义准确性。
立即开始使用 Cohere Prompt Tuner
dashboard.cohere.com/prompt-tune…
🎭 角色扮演：招聘大师
想象你是个HR，但总是写不好职位描述？别担心，Prompt Tuner来救场啦！
创建一个数据科学家岗位描述，要求：1. 精通Python 2. 熟悉机器学习 3. 擅长数据可视化 4. 了解大数据技术 请列出至少4个要求，字数控制在150-200之间。
Prompt Tuner魔法加持，瞬间变身招聘文案高手！
🎨 创意工坊：职位大变身
谁说一个模板不能包打天下？看Prompt Tuner如何玩转多岗位描述！
创建一个{requirements} 岗位1：数据科学家 要求：Python大师，机器学习专家，数据可视化艺术家，大数据探险家 岗位2：产品经理 要求：产品生命周期掌控者，市场研究福尔摩斯，用户反馈心灵捕手，敏捷方法论传教士 岗位3：软件工程师 要求：Java/C++代码诗人，软件开发生命周期导演，问题解决魔术师，Git版本控制杂耍师
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别让你的AI只会纸上谈兵，Prompt Tuner让它博览群书！
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温馨提示：目前只接受txt文档
