80%的AI从业者都读错了"Prompt"这个词

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。

01 超过80%的人都读错了"Prompt"这个词

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：

• 第一次：装作没听见 ?
• 第二次：告诉自己不要在意 ?
• 第三次：已经在意得不行 ?
• 第五次：开始幻想自己委婉指出来的一百种方式 ?
• 第十次：放弃,继续装作没听见 ?

然而，有些事，你越是努力视而不见，它就越是清晰可见。

02 “Prompt”到底该怎么读？

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。

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。

03 那些 AI 领域经常被读错的词

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：

"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：

• parameter (参数)：正确读音"帕-拉-米-特"，而不是"怕了米特"
• epoch (轮次)：正确读音"衣-泼克"，而不是"衣破克"
• bias (偏差)：正确读音"拜-额斯"，而不是"拜阿斯"

04 AI领域常见词发音速查表

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）

transformer 发音

"特兰斯福默"，重音在第一个音节"trans-"

attention 发音

"阿贴恩션"，重音在第二个音节"ten"

embedding 发音

"因贝丁"，重音在第二个音节"bed"

token 发音

"托肯"，重音在第一个音节"to-"

tokenizer 发音

"托肯奈泽"，保持token的发音，加上"奈泽"

epoch 发音

"爱泼克"，重音在第一个音节"e-"

05 结语

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！