AI大模型提示词指北（极简版）

人工智能（AI）模型火了好一阵子了，各路媒体大肆鼓吹，大有马上取代人类的趋势。不过从目前的使用来看，现在的AI模型其实都不具有人类传统理解上的思考意识和逻辑，它们都是根据大语言模型（LLM）加上大量信息训练出来的，并按照一定规则模仿生成内容，与其说AI模型生成内容基于逻辑和思考，倒不如说它基于概率。所以目前的AI模型不是为了取代人类存在的，它更像是一个更高效的工具。

那么如何使用好这个高效的工具呢？为什么有的人能让AI模型产生高质量的回答，有的就文不对题呢？其关键就在于提示词（Prompt）.好的提示词是能够增加AI模型生成正确内容的概率的。

1）、何为提示词

提示词通常指用户输入给人工智能模型的文本。这个文本指令告诉模型，用户希望进行的对话类型或需要回答的问题。在这个框架下，提示词是与模型交互的起点，决定了模型的回应方向和内容。

2）、如何写好提示词官方指南

先放一张官方的提示词指南的XMind导图

非常多的条目，而且有很多专业说法，看着云里雾里的，简单来说就是更精细、更准确的问题和流程能够帮助AI更好的按照你的预期生成内容。如果想深入研究，可以去GPT的官网看看，有细化的举例。本文只希望能提供一些简单的提示词模板，方便大家快速上手，官网的指导这里就不再赘述了。

3）、简易版提示词模型。

1.任务+指令+角色模式

比如我想写一篇关于上海旅游相关的文章，如果只告诉AI模型，写一篇关于上海的文章，大概率会是下图这样，回答的非常宽泛。

如果按照**“任务:写一篇介绍上海的2000字文章。指令：介绍上海吃喝玩乐。角色：导游。”**合并起来，GPT生成的文章相关性就能大大提升了。

2.目的+任务+角色+规则流模式

上图的回答就已经有很大的相关性了，如果希望模型生成的文章按照你的行文、结构要求，可以进一步采用分段提要求的模式优化。

#目的：希望能写一篇介绍上海繁华和吃喝玩乐的文章，吸引更多人关注。

#任务：写一篇2000的文章。

#角色：你是一名导游。

#规则1：第一段介绍上海的美食和饭店，1000字左右。

#规则2：第二段介绍上海的景点，500字左右。

#规则3：第三段介绍上海独一无二的地方,500字左右。

#后边的词语并不固定，可以使用任何AI模型能够理解的简单指示词，通过这种方式其目的在于细化具体的要求，让AI模型能够按照细化的要求分步生成内容。

3.思维链

这个模式主要用于推理型的问题，比如逻辑或是数学推理问题。大模型的训练方式，单纯增加训练信息量，并不会带来实质性的输出提升。OpenAI的研究员Jason Wei提出了一种叫做思维链（Chain of thought)的模式,即通过向AI大模型展示人类在推理问题时的自然思考过程来引导AI按照人类的思考过程，形成一个完整的思维链。在2022年他的一篇《**Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》**论文中，他举了一个例子。

问1：肖恩有五个玩具。圣诞节过礼物时，他从他的父母那里各得到了两个玩具。他现在有多少个玩具呢？

答1: 肖恩从5个玩具开始。如果他从父母那里得到两个玩具，那就是4个玩具。5 + 4 = 9.答案是9。

问2：约翰照顾了10只狗，每只狗每天都要花0.5小时照顾，他每周要花多少小时照顾狗？

答2：约翰照顾了10只狗。每只狗每天需要0.5个小时来照顾。这就是10 x0.5=5，每天5个小时。每天5小时，每周7天=每周35小时。答案是每周工作35个小时。

通过问1和答1，向AI展示了人类如何分解问题再合并的思考过程，引导AI也用类似分解式的思考过程，AI模型按照这种方式，就正确的得出了问2的答案。

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如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

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二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

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