文心大模型之优质提示开发课

large language models
prompt 提示词

如何定义优质的prompt？（优质三要素）

如何写优质词？

1.大模型的内容生成原理

通过温度系数调整生成内容的多样性。（这也会导致大模型容易产生逻辑正确但内容错误的结果。）

2.Prompt万用公式

任务+生成主题基本上就可以产出了。细节和形式是更精细和具体化的结果。

Prompt提示词优化思路

往上有很多提示词的优化技巧，但是大多数文章不会把其中的原理告诉大家，懂了原理就可以自己发掘好的优化技巧。

优化的三个点

缺乏细节描述
未把握重点
prompt过长

prompt优化原理

开源模型训练的时候输入了什么数据，模型就会学习到什么样子的内容，按照训练数据的格式写提示词，效果会好。

prompt提示词优化技巧（三类、十个）

技巧1:通用技巧-定基础

技巧2:通用技巧-做强调

技巧3: 通用技巧-提预设

不建议将细碎的需求通过多轮交互进行补充，因为大模型会有选择性的遗忘。

如果多轮交互之间，前面几轮和后面的内容没有关系，例如只是功能性的预设的话，这样是可以的。

技巧4:Trick法-戴高帽（场景不通用）

戴高帽的原理。因为网络上的数据多多少少都是带有标签的。很有可能数据的来源就有…大师这种标签预设。（调用了一些比较好的标签、一些比较好的权重。）

技巧5：trick法-说好话

强化模型生成的思维链条。

技巧6：trick法-给提示

适用于提示词比较短的场景。

技巧7:trick法-做假设

技巧：工具法

里面有很多提示词的案例，经验。需要人工去学习好的经验。语句。

在具体场景下的优化prompt思路

🌟常用应用场景与优化示例

代码场景案例

🌟设计适用于自己场景的prompt公式

步骤 1：最小单元测试-确认大模型可以完成该类任务

步骤 2：选择适合的交互方式

提示词过长会导致遗失信息。

步骤 3：归纳输入情况，确定prompt模板

补充步骤：设置输出格式

步骤4：验证prompt模板的通用性

步骤五：尽可能保证准确性、安全性和稳定性

总结

基于大模型的优质prompt的开发课

你是一名非常专业的产品经理，请问如果我要做一个图片字符画工具的调研，需要那些步骤。
请生成一个图片转字符软件的桌面图标，要求主题为可爱的扁平化可爱风格。
你是一名编程大牛，目前我想做一个图片字符画的工具这个工具主要是课程教学给大家进行演示，请问我应该以什么样子的步骤去完成它。
你是一名python编程大牛，请生成一个convert_image_to_asscil函数，完成图片转字符的需求，将图片转字符并写入output.txt文件当中。
我有一个make_img函数，需要在 select_file之后执行，请问我应该怎样插入该代码。
你是一个python大师，请告诉我如何用tk生成一个消息框，内容为“生成完毕，请在…中查看。“
你是一个python大师，我想把我的python文件，转为exe文件发送给别人。
请生成一份上方代码的文档。