ChatGPT入门教学——prompt公式篇

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许多人在使用GPT时可能会对如何获取高质量的回答感到困惑。

实际上,如果你能更精确地提问,那么GPT的回答质量就会相应提高。

下面我将分享一个提问的通用模式:角色+目标+需求+额外信息。

  1. 角色:例如律师、健身教练、教师、程序员、作家、项目经理等,你可以告诉ChatGPT:“你扮演XX的角色”。
  2. 目标:你希望实现的目标是什么,例如:“我希望能够减轻体重。”
  3. 需求:你希望得到什么,例如:“请为我制定一份减肥计划。”
  4. 额外信息:你可以添加一些背景信息或特定的要求,例如:“我希望在家进行无器械的锻炼。”

所以,你可以这样提问 :“我希望能够减轻体重,你作为我的健身教练,能否为我制定一份减肥计划?我希望在家进行无器械的锻炼。”

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设计高质量的 ChatGPT 提示(Prompt)是提升生成内容相关性、准确性与实用性的关键。以下是一些经过验证的设计方法和最佳实践,适用于不同场景下的 Prompt 工程。 ### 1. 明确任务目标 在构造提示时,应清晰定义任务的目标,包括期望输出的类型、格式以及具体要求。例如,如果希望模型生成一个故事摘要,提示应明确说明故事的主题、长度限制及风格偏好[^1]。 ```python # 示例:生成科技类新闻摘要 prompt = "请为以下科技新闻写一个不超过200字的摘要:\n\n科学家最近发现了一种新的量子计算方法,该方法能够显著提高计算速度并减少能耗。" ``` ### 2. 使用角色设定 通过指定模型扮演特定角色,可以增强输出内容的真实性和专业性。这种技巧在教学、写作指导等场景中尤为有效。例如,让模型扮演一位写作导师或算法讲师[^2][^3]。 ```python # 示例:作为写作导师提供反馈 prompt = "你是一位经验丰富的写作导师,请帮我分析这硕士论文的结构,并提出改进建议。\n\n[论文正文]" ``` ### 3. 结构化提示(Structured Prompts) 将提示分为几个部分,如指令(Instruction)、输入数据(Input Data)、上下文(Context)和输出格式(Output Format),有助于模型更好地理解用户需求并生成更精确的内容[^1]。 ```python # 示例:结构化提示用于翻译任务 prompt = """ ### Instruction: 将以下中文句子翻译成英文。 ### Input: 机器学习是一种人工智能的分支。 ### Context: 学术论文中的技术术语需准确无误地翻译。 ### Output Format: 直接输出英文翻译结果。 """ ``` ### 4. 利用 Few-Shot 或 Zero-Shot 学习 在某些情况下,可以通过提供少量示例(Few-Shot)来引导模型学习任务模式;而在没有示例的情况下(Zero-Shot),则依靠模型已有的知识库完成任务。这种方式对于分类、问答等任务非常有用[^4]。 ```python # 示例:使用 Few-Shot 方法进行情感分析 prompt = """ 请判断下列评论的情感倾向(正面/负面/中立): 1. 这款手机性能出色,电池续航也很棒。 --> 正面 2. 软件更新后出现了很多bug。 --> 负面 3. 包装破损但产品完好无损。 --> """ ``` ### 5. 引导性提问与迭代优化 针对复杂任务,可采用逐步引导的方式,先提出宏观问题再细化细节。此外,根据模型输出不断调整提示内容,也是提高效果的重要手段[^1]。 ```python # 示例:分步骤引导模型生成报告 prompt_1 = "请列出关于气候变化对农业影响的主要研究方向。" prompt_2 = "基于上一步的结果,请详细描述其中一个领域的最新研究成果。" ``` ### 6. 可视化辅助(如适用) 当涉及算法教学或其他需要直观展示的任务时,在提示中加入可视化元素(如 ASCII 艺术)可以帮助用户更好地理解抽象概念[^3]。 ```python # 示例:快速排序算法的 ASCII 可视化 prompt = """ 以下是快速排序算法的实现代码及其过程可视化: def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) Visualization: [3, 7, 2, 8, 1] / | \ [2, 1] [3] [7, 8] / \ / \ [1] [2] [7] [8] """ ``` ### 总结 有效的 Prompt 设计不仅依赖于明确的任务定义和良好的结构安排,还需要结合实际应用场景灵活运用各种技巧。通过不断实验与优化,可以显著提升与大型语言模型交互的效果。 ---
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