Prompt提示词 | ChatGPT 1分钟快速生成学习计划

我们在使用ChatGPT的时候,可能会遇到上下文记忆和限制的问题,这两天碰到类似的问题。大概场景是这样的,作为一个prompt的学习者,想要系统化的学习,需要ChatGPT帮我生成一份14天的学习打卡计划,学习方法采用经典的SQ3R学习法。

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SQ3R学习法,来自易学师姐丢丢

可能是由于记忆和文本限制,使用如下的提示词,两次生成的学习计划都出现了非预期的结果,如下图所示:

我是一名prompt学习者,我参与了一个为期14天的学习课程,我预习看到的课程相关内容如下:

Transformer生成成原理,大模型基础科普,如何优化表达,什么是结构化表达,提示词学习的框架思维,如何用提示词处理长文本任务,提示词在家庭教育中的实践,应用用编程思维优化提示词,提示词如何封装,OpenAl官方工具GPTs

我参与的课程需要每日打卡,根据上述内容,按照SQ3R的学习法为我生成一个为期14天的学习打卡计划,需要每天生成一个和提示词学习有关的打卡主题和内容建议,需要包含知识学习和实践,在代码块中以Markdown格式输出

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第一次生成的结果

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第二次生成的结果

由于输出结果不太稳定,也不符合预期,于是简单结构化提示词,从角色,背景和要求三个方面描述我的需求,另外拆解GPT4回复的学习计划,分为前7天计划和后7天计划分段输出,改写后的提示词如下:

### 如何通过 ChatGPTPrompt 提示词优化 AI 生成的内容 为了充分利用 ChatGPT 或其他大型语言模型的能力,仅仅输入简单的指令是不够的。掌握 **Prompt 工程** 是解锁其潜力的关键[^1]。以下是关于如何设计高效、清晰和具体的提示词的一些核心原则: #### 1. 明确目标 构建有效的提示词的第一步是清楚定义期望的结果。例如,在需要生成一篇学术论文时,可以指定所需的风格(如 APA 风格)、语气以及目标读者群体。这有助于引导模型生成更符合需求的内容。 ```python # 示例代码展示如何调整提示以满足特定格式要求 text = "This is a sample text with grammar mistakes." prompt = f""" proofread and correct this review. Make it more compelling. Ensure it follows APA style guide and targets an advanced reader. Output in markdown format. Text: ```{text}``` """ response = get_completion(prompt) display(Markdown(response)) ``` 此段 Python 代码展示了如何利用结构化的提示来改进一段文字的质量,并使其遵循严格的写作标准[^3]。 #### 2. 创意激发 当希望获得更具创造性的输出时,则需采用更加生动形象的语言去描绘所期待的画面或情境。比如让模型扮演某个角色或是模拟某种环境下的对话交流过程。这种方法特别适用于艺术创作领域中的应用实例——就像下面这个例子那样描述了一个奇幻场景给到 MidJourney 类型的人工智能程序作为参考素材[^2]: > “一望无际的野花田,每一朵都有不同的颜色和形状。远方矗立着一棵巨大的树,它的枝条如同章鱼的手臂般伸展向天际。” 这种细致入微且充满想象空间的文字表达能够极大地促进最终产物的新颖度与吸引力。 #### 3. 迭代测试 不断试验不同版本的提示语句直至找到最理想的形式为止也是一个重要环节。每一次尝试都应记录下哪些方面表现良好而哪些地方还有待改善;随后据此做出相应修改再重新提交给算法处理直到满意为止。 --- ### 总结 综上所述,要有效提升由 ChatGPT 所产生的内容质量,就需要深入学习并实践有关于「Prompt 设计」的知识体系。从精准设定任务目的出发,辅之以富饶创造力的话语表述形式再加上持续不断的探索完善流程,这样才能最大程度地挖掘出这些先进工具背后隐藏的巨大价值所在。
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