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当我听到第10次错误发音时,已经不知道该如何委婉地提醒了...
上周我参加了一场AI技术分享会。当主讲人自信满满地说出"我们来讨论一下promote engineering"的时候,我手中的咖啡杯差点没拿稳... ?
你可能不信,在我接触的AI从业者中,竟然超过80%的人都把"prompt"读成了"promote"!更让我惊讶的是,其中不乏一些资深的prompt工程师。
划重点:下面这种把"Prompt"读成"Promote"是错误的读法!
很多时候有朋友读错了,我不好意思当面指出来,毕竟大家都是成年人了,万一对方是个资深大佬,我这么指出来,岂不是要社死?
然而,这事儿就像你在吃火锅时发现对面的人头发丝掉进锅里了 —— 你明明看见了,但又不好意思说。结果就是,你接下来的注意力全都被那根头发丝吸引了,看它随着汤底翻腾,沉沉浮浮...
每当我听到错误读音的时候,我内心的OS是这样的:
然而,有些事,你越是努力视而不见,它就越是清晰可见。
正确的读法是:
发音要点:
第一个音节重读,后面音节要读得短促有力。
| 单词 | 正确读音 | 常见错误读音 |
|---|---|---|
| prompt | 普浪特 | 普肉莫特 |
就像你在催促别人时说"快!点!"一样,这也正好对应了prompt这个词"提示、催促"的含义。
除了 prompt 外,finetune 这个词也经常被读错,很多人把"finetune"(微调)读成了"fine turn"(精美的转弯)。
两个词的读音差别:
| 单词 | 正确读音 | 常见错误读音 |
|---|---|---|
| finetune | 发茵-趟 | 发茵-特恩 |
"finetune"(正确的):
"fine turn"(错误的):
这个区别不是一般的大 —— 一个是在给模型"调音",一个是在让模型"转圈"。
难怪有的模型总是训练不好,原来是被你们转晕了!
在AI这个领域,类似的读音陷阱还有不少:
让我们看看AI领域常见的一些词的正确发音,表格里用一下中文谐音hh,语音在表格后面。(公众号音频数量限制,优先放了一些容易读错的)
| 单词 | 中文释义 | 正确读音(中文谐音) |
|---|---|---|
| prompt | 提示词 | 普浪特 |
| finetune | 微调 | 发茵趟 |
| transformer | 转换器 | 特兰斯福默 |
| attention | 注意力机制 | 额腾션 |
| vector | 向量 | 维克特 |
| embedding | 嵌入 | 因贝丁 |
| inference | 推理/预测 | 因弗伦斯 |
| token | 标记 | 托肯 |
| tokenizer | 分词器 | 托肯奈泽 |
| epoch | 训练轮次 | 爱泼克 |
| bias | 偏差/偏置 | 拜额斯 |
| tensor | 张量 | 腾色 |
| batch | 批次 | 贝奇 |
| checkpoint | 检查点 | 切克泼因特 |
"特兰斯福默",重音在第一个音节"trans-"
"阿贴恩션",重音在第二个音节"ten"
"因贝丁",重音在第二个音节"bed"
"托肯",重音在第一个音节"to-"
"托肯奈泽",保持token的发音,加上"奈泽"
"爱泼克",重音在第一个音节"e-"
掌握正确发音不仅能让你在AI圈里更专业,还能避免很多尴尬场面。记住这些发音技巧,下次开会就能自信满满地展示你的专业素养啦!
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