以下是一些关于利用模型写论文的信息：
继续上述例子，如果你可以向LLM寻求写作建议，那么也可以直接要求它¹帮你写论文。让我们看看，当你提供一些关于我的背景信息，并给出一些指令时会发生什么：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我6岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最“异国情调”的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是13岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”请参见图2的输出结果。¹请注意，我并不是在提倡这是这些工具的道德使用方式，但了解这种可能性的存在以及它已经被全世界的学生使用是很重要的。这超出了这个介绍性指南的范围，去讨论LLM或整个生成式AI引入的所有可能的伦理、法律或道德问题，但我认为至少在介绍性示例中提出这一点是很重要的。你可以用生成模型做某件事，并不意味着这是正确的事情！另一方面，如果你是接收方，你最好为你的组织准备好迎接各种AI生成的内容。幸运的是，对于像这个例子中概述的情况，已经有努力正在进行以检测AI生成的内容。
当我想让模型学习一种提示技巧时，很多人会开始描述这种技巧，而我通常会直接给它那篇相关的论文。我会告诉它：「这是关于提示技巧的论文，我想让你写出这篇论文中的17个例子。」然后它就会根据论文来完成任务。我觉得有时候人们没有意识到，这些论文已经存在。另外，比如我想测试其他的大模型，我会直接告诉它我真正的目的，并要求它为我生成一些元提示词。这种方法很有效。David Hershey：我经常给客户这样的建议，尊重模型的能力。很多经常有点溺爱模型，他们潜意识中说：「哦，这是个可爱的小东西，不太聪明，我需要像对待婴儿一样简化它。」但实际上，如果你把模型当作聪明的工具，它通常会表现得很好。比如，直接给它论文，而不是把论文简化成婴儿版。模型可以理解复杂的信息，不需要过度简化。这是我随着时间的推移逐渐学到的经验。Amanda Askell：我发现我用来提示模型的方式可能随着时间有所不同，但基本的思路还是一样的。核心就是我会设身处地地想象自己是模型，试图理解它的能力如何随着时间变化。我记得有人曾经嘲笑我，因为我在思考一个问题时会模拟作为预训练模型的思维方式。他们问我我认为模型的输出会是什么，我回答说：「如果我是一个预训练模型，我会这样思考。」他们就觉得很奇怪，难道我刚才是在模拟一个预训练模型的思维？我说：「是的，当然。」我已经习惯了从模型的角度去思考，进入不同的模型思维空间。所以现在我更倾向于直接给模型论文，因为我知道它不需要我像对待婴儿一样去简化。模型可以直接理解复杂的机器学习论文。我可能还会问它是否需要更多的文献来更好地理解问题。这样的方法更有效。Zack Witten：当你试图站在模型的角度思考时，你有什么感觉？那这种感觉会根据你用的模型不同而有所变化吗？
提示词：让我们讨论一个命题：将宇宙类比为LLM的假说。结合宏观天文学，微观量子力学，哲学等角度讨论宇宙是否可能是一个量化的大模型？暗物质，暗能量，星际纤维，弦理论，膜理论是否能和神经网络从相同或者相似的维度做类比？从不同视角做开放性深度讨论，尽可能给出明确的结论，验证或者否定。对话：这是一个非常有趣的命题，将宇宙类比为一个大规模语言模型（LLM），并探讨暗物质、暗能量、弦理论等是否可以与神经网络的结构类比。我可以从多个角度展开讨论，包括：1.宏观角度（宇宙学）：是否可以将宇宙的结构（如星际纤维、引力波）与神经网络的拓扑结构对比？暗物质和暗能量是否起到了类似神经网络中的隐含层或优化函数的作用？2.微观角度（量子力学）：是否可以将量子叠加态、量子纠缠、弦理论等视为信息计算的一种形式，类比于LLM中的参数优化与状态更新？3.计算理论（信息论、复杂系统）：如果宇宙是一个计算系统，其信息处理机制是否可以映射为LLM的工作方式？有没有可能宇宙本身是一个“生成式”系统，依据某种底层规则（类似LLM的训练权重）不断生成现实？4.哲学角度（形而上学、意识理论）：如果宇宙是一个大模型，那么我们的意识、自由意志是否可以类比为大模型的推理过程或参数调整？宇宙是否存在某种“预训练”机制？请确认你希望我重点探讨哪些方向，或者是否希望一个全面而深入的讨论？提示词：