六位一線AI工程師總結爆火！大模型應用摸爬滾打一年心得公開，網友：全程高能

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原標題：六位一線AI工程師總結爆火！大模型應用摸爬滾打一年心得公開，網友：全程高能
關鍵字：模型,提示,任務,上下文,數據
文章來源：量子位
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內容摘要：

夢晨西風發自凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI六位一線AI工程師和創業者，把在大模型應用開發上摸爬滾打一整年的心得，全！分！享！了！
（奇怪的六一兒童節大禮包出現了）
這篇干貨長文，一時間成為開發者社區熱議的話題。
有網友評價為，大模型領域少有的“有操作性”的實用見解，非常值得一讀。
這6位作者來自不同背景，比如有大廠工程師，也有開發者，還有咨詢顧問。
但他們的共同之處，是過去一年里一直在大模型之上構建真實應用程序，而不只是炫酷的Demo演示，他們認為：
現在正是非機器學習工程師或科學家，也能把AI構建到產品中的時候。
在他們的一系列分享中，網友熱議的亮點包括但不限于：
-何時用長上下文、何時RAG、何時微調模型
多樣化輸出不止提高溫度，改變提示詞中示例的順序也影響結果
長上下文不會讓RAG過時
“實習生測試”：如果大學生能根據提示詞完成任務，說明比較完善了
每個大模型都有自己的偏好，Claude更喜歡XML格式，GPT系列更喜歡Markdown和JSON
如果靠提示詞已完成了90%的任務，微調可能就不值得投資
大模型當裁判評估結果可能起作用，但不是萬能的……
總之，無論

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