大模型指令如何用?看这三板斧!

文章介绍了如何利用明确的指令与大模型如星火进行有效沟通,提出了基础用法、超级公式和使用小技巧,强调了写出好的指令对于发挥大模型价值的重要性,同时提到了高科技公司对指令工程师的高薪需求和OpenAI的观点。

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"芝麻,芝麻,请开门”

当喊出这句咒语,一块大石应声而动,展现在阿里巴巴和四十大盗眼前的是一个塞满了金银财宝的神秘山洞。

对于大模型,同样需要一句这样的咒语,才能发现隐藏其中的无尽知识与价值。对于星火大模型,这个神奇的咒语叫做“指令”(Prompt)。指令可以帮助大模型更好地理解用户意图,并输出更准确、有意义的文本内容。

据薪酬调查网站PayScale数据显示,一些高科技公司甚至为指令工程师开出高达百万的年薪。OpenAI的创始人Sam Altman说过,写出一个好的指令将会成为一种非常「神奇高效的技能」。

那么如何写好指令呢?

基础用法

初次面对大模型,也许你不知道如何与它交流。基础用法,一个词语、一个问题、或者一句话,对于大模型来说,都是一个指令。

例如,当你输入“故宫”时,大模型给出一段故宫的介绍文字。当你输入“黑洞是什么”时,则会出现黑洞的相关知识。

不过,单个词语或一句话,并没有解决你生活工作中遇到的实际问题,也并不能充分发挥大模型的优势。此时,你需要丰富一下自己的指令。

超级公式  用好大模型的三板斧

现实生活中,当我们向别人描述一件事时,会讲述这件事的背景及细节,以增加对方对事件的了解,向大模型发送一个合格的指令也是如此。给出的信息越多,越容易聚焦,也更有助于大模型理解你的问题,提高对话效率。

第一板斧:一个明确且具体的指令,包括如下三个元素

背景+具体需求+输出要求

背景:清晰地告诉大模型你给出这个任务的原因和目的是什么

具体需求:告诉大模型你想要内容的标准是什么,给出一个明确的目标

输出要求:提示大模型要输出的内容风格、数字、格式等,以便大模型给出精准的答案

举一个例子,如果想让星火认知大模型给出一份符合要求的发言稿,我们可以这样写:

写一段在毕业典礼上的发言稿,主题为【发挥自身价值,为社会做贡献】,要引用名言、有具体事例和数据

第二板斧:选择给大模型赋予一个角色,这个角色可以是某个人、也可以是某种工具,只要提供有关它的说明、角色行为、技能等描述,即可输出符合角色的行为。即:

设定角色+具体需求+输出要求

例1:你是一位面试官,我现在准备应聘【产品经理】的岗位,问我5个关于此岗位的问题

例2:我想让你充当一个语言检测器。我会写出任意一个单词或句子,你不需要解释,只需告诉我语言名称即可。我的单词是“bonjour”

第三板斧:如果想写出一个更为完备的指令,得出更多可选择的答案,尤其是在文本撰写场景使用时,可以尝试用以下公式:

能力/角色+洞察力+指令+个性+尝试

能力/角色:你希望大模型扮演怎样的角色

洞察力:背景信息和上下文

指令:你希望大模型做什么

个性:你希望大模型以什么风格或方式回答你

尝试:要求大模型为你提供多个答案

例如:我希望你充当一个电影评论家。你将编写一篇电影【流浪地球】引人入胜和有创意的影评。你可以涵盖诸如情节、主题和基调、演技和角色、配乐、特效、剪辑、节奏等主题。但最重要的方面是强调电影给你的感觉。什么是真正引起你的共鸣。给我3个不同的影评。

在撰写指令时需要注意的是:

  • 要尽量使用简单、直接的文字来提问,避免使用模糊或者过于复杂的词汇;

  • 不要把所有问题都放到一个问题里;

  • 在文本过长或有多段文字时,可以用“”、【】等符号将指令和文本分开

只要按照以上公式来写指令,提出星火认知大模型能力范围内的问题,就会得到不错的结果。

当然,除了使用以上通用的公式撰写指令之外,如果你还希望星火认知大模型帮助你完成更具个性化的工作,需要根据需求不断调整指令,以达到对星火认知大模型“调教”的目的。

使用小技巧

如今,星火认知大模型正在持续迭代升级中,不断增加新的功能点,优化用户使用体验。想要更好地使用星火认知大模型,偷偷告诉你两个使用小技巧:

  • 100+指令 轻松玩转星火

星火认知大模型指令集页面已上线100+指令,包括内容创作、市场营销、教育学习等面向不同人群和场景,直接复制即可使用。也许这些指令会给你撰写指令提供更多启示。

  • 私人助手,助你工作生活提效

我们精选提炼出覆盖生活、职场、学习等多场景的智能助手,为你做PPT方案、写文案、整理周报、做论文和讲情话……工作的烦恼、生活的琐碎,帮你轻松应对。

在魔法学校,哈利波特和他的同学们学习不同咒语的用法,但是具体能够发挥什么样的法力,还依赖于自身的“功力”。

随着大模型产品的普及,想要发掘其更大价值,对指令的要求也会更高。大家可以打破常规,充分发挥创新能力,让星火成为每个人的全能助手!

<think>好的,用户想了解机械考研复试仿真小项目的速成方法。首先,我需要分析用户的需求。机械考研复试通常需要展示一定的专业能力,而仿真项目是一个很好的加分项。但用户提到“速成”,说明时间可能比较紧张,需要高效的方法。 接下来,我应该考虑用户可能的背景。可能是机械工程相关专业的学生,对仿真软件有一定基础,但需要快速完成一个项目。因此,需要推荐容易上手且效果明显的软件,比如ANSYS、SolidWorks Simulation或者MATLAB Simulink。 然后,项目选题是关键。用户需要简单但能体现能力的题目,比如悬臂梁应力分析、四杆机构运动仿真或者液压系统建模。这些题目常见,资料多,容易找到参考案例。 步骤方面,需要结构清晰。从软件学习到结果分析,每个环节都要简明扼要。可能需要分阶段指导,比如软件基础操作、模型简化、结果验证等。同时,要提醒用户注意常见问题,比如模型简化不当、边界条件错误,这些是新手容易出错的地方。 另外,用户可能需要示例参考,比如悬臂梁的具体步骤,这样更直观。最后,总结要点,强调高效学习的方法,比如抓重点、善用模板、突出分析能力。还要提醒用户复试中项目展示的技巧,如逻辑清晰、结合理论,这些能提升印象分。 需要确保回答符合之前的系统指令,使用正确的中文和LaTeX格式。比如提到公式时用$F=ma$,独立公式用$$E = \frac{1}{2}kx^2$$。检查是否有遗漏的部分,比如是否覆盖了软件选择、项目步骤、常见问题及解决方案,以及示例和总结。确保内容实用,结构清晰,帮助用户在短时间内完成项目准备。</think>机械考研复试仿真小项目速成指南(附关键步骤+实用技巧) 一、项目核心定位(快速突围方向) 1. 推荐选择经典力学问题仿真: - 悬臂梁应力分析(ANSYS Workbench) - 四杆机构运动仿真(ADAMS/SolidWorks Motion) - 液压系统建模(AMESim/Simulink) - 温度场分布模拟(COMSOL) 2. 项目设计原则: $$ T_{effective} = \frac{理论验证}{3} + \frac{参数优化}{3} + \frac{结果可视化}{3} $$ (时间分配建议) 二、快速实施四步法 1. 软件速成(3天掌握基础): - ANSYS:重点掌握静力学模块 - MATLAB/Simulink:实现控制逻辑建模 - SolidWorks Simulation:快速生成应力云图 2. 模型搭建技巧: ```LaTeX // 示例:悬臂梁参数化建模命令流(ANSYS) /PREP7 ET,1,BEAM188 SECTYPE,1,BEAM,RECT SECDATA,0.1,0.02 K,1,0,0,0 K,2,1,0,0 LSTR,1,2 ... ``` 3. 结果后处理三板斧: - 关键点位移曲线(使用$u_x = \frac{FL^3}{3EI}$理论验证) - 应力集中区域标注 - 动态仿真视频输出(建议15秒以内) 三、常见问题解决方案库 | 问题现象 | 快速排查方法 | 理论支撑 | |---------|-------------|---------| | 发散不收敛 | 检查材料参数单位制 | 量纲分析$[F]=MLT^{-2}$ | | 应力奇异 | 网格局部细化 | Saint-Venant原理 | | 结果震荡 | 调整求解器步长 | 龙格-库塔法稳定性条件 | 四、复试答辩包装技巧 1. 项目亮点提炼模板: "本仿真通过$\mu=0.2$的摩擦系数设置,发现当$F>200N$时系统出现$$\frac{d^2x}{dt^2} + c\frac{dx}{dt} + kx = F$$的非线性响应" 2. 拓展性话术: "虽然采用准静态假设简化了模型,但通过$$\varepsilon_{error} = \left|\frac{v_{sim}-v_{exp}}{v_{exp}}\right| \times 100\% < 5\%$$验证了有效性" 五、推荐速成组合方案 方案A(3天版): - Day1:SolidWorks建模+Motion运动仿真 - Day2:ANSYS静力学分析 - Day3:MATLAB数据处理(生成$R^2>0.95$的拟合曲线) 方案B(5天进阶版): - 增加COMSOL多物理场耦合 - 引入优化设计模块(响应面法) - 制作对比实验表格: $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline 网格尺寸(mm) & 计算时间(s) & 最大应力(MPa) \\ \hline 2 & 58 & 215.4 \\ 1 & 217 & 228.7 \\ 0.5 & 893 & 232.1 \\ \hline \end{array} $$ 建议选择与初试专业课相关的仿真方向(如机制选加工仿真,机电选控制仿真),重点展示:模型简化能力、参数敏感性分析、工程问题转化能力。准备3分钟精讲版+8分钟详述版两套讲解方案。
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