AI提示指令

Learning Prompt

Learning Prompt是一款高效学习工具,运用先进算法优化学习路径,帮助用户快速掌握知识,提升学习效率。

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Learning Prompt 是一个免费的在线提示工程(Prompt Engineering)学习平台,聚焦于 ChatGPT 和 Midjourney 的使用方法论教学,旨在帮助用户理解提示设计的底层逻辑,而非直接提供可复制的 “模板化提示”。

核心功能与特点

  1. 教学内容
    • 课程方向:涵盖 ChatGPT(文本生成)和 Midjourney(图像生成)的提示设计技巧。
    • 教学方式:通过案例解析、原理说明和实践演示,帮助用户掌握如何优化提示以提升模型输出质量。
    • 语言支持:主要面向中文用户,解决英文教程的理解门槛问题。
  2. 非模板化导向
    • 拒绝 “即用提示库”:不提供直接复制粘贴的提示,而是强调 “授人以渔”,解释提示策略的有效性原因。
    • 输出驱动输入:通过实践任务(如生成文本或图像)引导用户主动学习,深化对提示逻辑的理解。
  3. 创建背景
    • 痛点驱动:创始人发现现有英文提示工程教程内容优质,但对中文初学者存在语言和文化差异的挑战。
    • 学习闭环:通过 “输出结果反馈→优化提示→再输出” 的循环,帮助用户逐步掌握提示工程能力。

与 FlagEval 的对比

维度 Learning Prompt FlagEval
核心目标 教学提示设计方法论,提升用户模型使用能力 评测模型能力边界,提供科学基准和工具
适用场景 个人学习、企业培训、创意内容生成 模型研发、性能优化、行业标准化评估
输出形式 课程、案例解析、实践指导 评测报告、工具包、数据集、开源框架
互补性 学习提示设计后,可用 FlagEval 验证模型效果 评测结果可反向指导提示优化策略

应用建议

  • 新手入门:通过 Learning Prompt 掌握提示设计的基础逻辑(如清晰性、上下文构建),再结合 FlagEval 的评测工具验证不同提示对模型性能的影响。
  • 进阶优化:对特定任务(如代码生成、多模态交互),使用 FlagEval 的细粒度指标(如代码准确率、逻辑一致性)量化提示效果,迭代优化策略。
  • 企业场景:团队可通过 Learning Prompt 统一提示设计规范,再利用 FlagEval 的行业数据集(如金融、教育)测试模型在垂直领域的表现。

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