六位一线AI工程师总结爆火！大模型应用摸爬滚打一年心得公开，网友：全程高能

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原标题：六位一线AI工程师总结爆火！大模型应用摸爬滚打一年心得公开，网友：全程高能
关键字：模型,提示,任务,上下文,数据
文章来源：量子位
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内容摘要：

梦晨西风发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI六位一线AI工程师和创业者，把在大模型应用开发上摸爬滚打一整年的心得，全！分！享！了！
（奇怪的六一儿童节大礼包出现了）
这篇干货长文，一时间成为开发者社区热议的话题。
有网友评价为，大模型领域少有的“有操作性”的实用见解，非常值得一读。
这6位作者来自不同背景，比如有大厂工程师，也有开发者，还有咨询顾问。
但他们的共同之处，是过去一年里一直在大模型之上构建真实应用程序，而不只是炫酷的Demo演示，他们认为：
现在正是非机器学习工程师或科学家，也能把AI构建到产品中的时候。
在他们的一系列分享中，网友热议的亮点包括但不限于：
-何时用长上下文、何时RAG、何时微调模型
多样化输出不止提高温度，改变提示词中示例的顺序也影响结果
长上下文不会让RAG过时
“实习生测试”：如果大学生能根据提示词完成任务，说明比较完善了
每个大模型都有自己的偏好，Claude更喜欢XML格式，GPT系列更喜欢Markdown和JSON
如果靠提示词已完成了90%的任务，微调可能就不值得投资
大模型当裁判评估结果可能起作用，但不是万能的……
总之，无论

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