一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。
提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。
使用 CO-STAR 框架来搭建 prompt 的结构
CO-STAR 如其名字,有六个部分,它的工作方式:
- (C)上下文(context):提供于任务有关的背景信息,越详细越好。这可以帮助大模型理解正在讨论的问题,问题背景,理解具体场景,确保大模型的回复是相关性强的回复。
- (O)目标(Objective):定义你希望大模型完成的任务,这可以帮助大模型明确响应目标。
- (S)风格(Style):希望回复的风格,可以减少「AI 味」,同时也可以指定风格为自己的写作风格。
- (T)语气(Tone):设定响应的态度。确保大模型的响应符合特定的情感或情绪。
- (A)受众(Audience):明确响应目标的受众。做到有的放矢,不响应目标受众无法理解的内容。
- (R)响应(Response):提供响应的格式、内容结构。格式上:我们可以要求大模型以 Json 格式进行输出,方面程序对其响应进行处理。内容结构上:我们可以要求大模型以常见的行文结构进行输出,比如金字塔结构、列表结构等。
一句话提示词
写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?
生成的内容如下图,基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议,缺少落地的指导,读者很难真正从里面学到什么。
使用 CO-STAR 提示词
CONTEXT(上下文) 我是一个知乎答主,活跃在 AI
领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? OBJECTIVE(目标)
帮我创建一个知乎问题答案,目的是吸引对 AI 提示词感兴趣的人进行点击、阅读、点在、收藏、关注。 STYLE(风格)
知乎风格,有故事、有示例,简单易读懂。 TONE(语调) 有说服力的 AUDIENCE(受众) 主要受众是对 AI
感兴趣的各个年龄段人群,尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 RESPONSE(响应)
回答开头增加读者对回答的信任力度,中间详细介绍如何通过 CO-STAR((C)上下文(context)、 (O)目标(Objective)、
(S)风格(Style)、 (T)语气(Tone)、 (A)受众(Audience)、 (R)响应(Response))
框架来写出一个好的提示词。 最后,举一个使用 CO-STAR 进行知乎问答的例子。
使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。
中间有原理、有案例,能让读者收获干货,还能直接上手实操。
最后,还有引导读者进行点赞、关注等互动的内容。
整体上比一句话的提示词好上很多。
使用分隔符尾 prompt 设置分节
分隔符是一种特殊的 token,使用分隔符可以帮助大模型分辨哪些 prompt 应该当作单个含义单元。
我们常用的分隔符:###、===、>>> 等通常不会同时出现的特殊字符序列,都可以。
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