GPT Prompt的探索与应用

1、前言

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型已经成为了一个重要的里程碑。它不仅开启了机器理解和生成人类语言的新纪元，而且通过高效的交互方式——Prompting，极大地拓展了AI的应用范围。本文将介绍Token的基础知识，并通过正反两面的例子，展现Prompt在GPT使用中的重要性。

2、Token的基础知识

在深入理解Prompt之前，我们首先需要了解Token这一概念。简单来说，Token是将输入文本分解成可以被机器理解的最小单位。例如，在英文中，一个Token通常是一个词或标点符号。但在更复杂的语言处理系统中，如GPT，Token可能代表词的一部分，甚至是多个词的组合。

Tokenization是NLP中的一项基础任务，它直接影响到模型对文本的理解和处理能力。GPT等模型在接收到文本输入时，首先将文本进行Token化处理，转换为一系列Token，然后基于这些Token进行学习和生成任务。

OpenAI提供了一个工具用来解释GPT如何使用Token来理解单词：https://platform.openai.com/tokenizer

让我们先看一个例子（以下例子使用GPT 3.5）：

**问：**单词“kstroworldhello”第6个字母是？

**答：**是“r”

这个回答明显是错误的，正确答案是"w"。究其原因就是GPT 的token机制，我们看看GPT是怎样理解这个字符串的：

我们看见GPT将这个字符串分为5个token，其中"row"这三个字母被认作一个单词才导致这个问题。从这里可以看出，GPT理解语言的基本单位是token。

因此GPT并不擅长一下这些事情：

字符串反转

固定位置插入字符

写固定字数的文章

3、GPT是有记忆的

当我们问最近发生的事时，GPT往往不能给出答案(或者胡乱回答)：

这说明GPT并不能直接从网络检索数据，它只能在自己已有的数据集中查找相关信息。那有没有方法让GPT回答它知识库以外的相关问题呢？答案是有的。当我们使用GPT进行多轮对话时，它会保留一定大小的历史记录，然后在接下来的对话中更新。为解决刚才的问题，我们可以通过先输入一篇带claude 3发布日期的新闻，然后再询问就能得到答案。我们来看下一个问题：

我有一篇超过3w字的文章，现在想让GPT生成一篇1000字的简