2、Prompt基础:Prompt Engineering 提示词工程

Prompt

Prompt 是什么?

Prompt 是一种人为构造的输入序列,用于引导 GPT 模型根据先前输入的内容生成相关的输出。简单来说,就是你向模型提供的 “提示词”。

在 ChatGpt 中,我们可以通过设计不同的 prompt,让模型生成与之相关的文本。例如,假设我们想让 ChatGpt 担任英语翻译。我们可以给模型提供以下 prompt:

我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。
我会用任何语言和你交流,你会识别语言,将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。
请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式,确保意思不变,但使其更具文学性。
请仅回答更正和改进的部分,不要写解释。我的第一句话是“how are you ?,请翻译它。

这样,我们就可以期待模型生成一段文本了。

Prompt 如何生成?

prompt 如此重要,我们应该怎么去写一个好的 prompt 呢?github 上有位大佬 Matt Nigh。

https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List

CRISPE Prompt Framework,CRISPE 是首字母的缩写,分别代表以下含义:

CR:Capacity and Role(能力与角色),你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。

I:Insight(洞察),背景信息和上下文。

S:Statement(陈述),你希望 ChatGPT 做什么。

P:Personality(个性),你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。

E:Experiment(实验),要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

github 上的那 prompt 角色大全基本都是 CRISPE 框架。

先定角色,后说背景,再提要求,最后定风格。是否生成多个例子可以看自己喜好。

Prompt 的重要性

合理使用 prompt 可以为 ChatGpt 带来很多好处。以下是一些例子:

  • 提高生成准确性:通过正确的 prompt 引导,模型能够更好地理解用户的意图,从而生成更加准确的文本。
  • 增强自由度:通过多种不同的 prompt,我们可以让模型生成各种各样的文本,增强了模型的表现力和自由度。
  • 提高效率:如果我们已经知道要生成的文本大致内容,通过正确的 prompt 可以让模型更快地生成出我们想要的结果。

Prompt Engineering定义

定义:Prompt Engineering 是设计和优化输入提示(prompt)以获得预期输出的过程。在与大型语言模型(如 GPT-4)交互时,如何构造提示会显著影响模型的回答质量。

例子

  • 简单提示"告诉我关于猫的事情。"
  • 优化提示"请详细描述猫的生物学特征、行为习惯以及它们在不同文化中的象征意义。"

通过优化提示,用户可以引导模型生成更详细和有用的回答。

Prompt Engineering 是设计和优化输入提示以获得预期输出的过程。为了在使用大型语言模型(如 GPT-4)时获得最佳结果,以下是一些最佳实践:

Prompt Engineering最佳实践

1. 明确目标

最佳实践:明确你希望模型完成的任务或回答的问题。

示例

  • 目标不明确"告诉我关于气候变化的事情。"
  • 目标明确"请简要描述气候变化的主要原因及其对农业的影响。"

2. 提供上下文

最佳实践:为模型提供必要的背景信息或上下文,以帮助其理解任务。

示例

  • 无上下文"解释一下微积分。"
  • 有上下文"作为一名高中生,我正在学习微积分。请用简单的语言解释一下微积分的基本概念。"

3. 使用具体的指示

最佳实践:使用明确的指示和要求,避免模糊不清的提示。

示例

  • 模糊指示"写一篇关于技术的文章。"
  • 具体指示"请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章,包含以下几点:应用场景、优势和挑战。"

4. 提供示例

最佳实践:通过提供示例来展示你期望的输出格式或内容。

示例

  • 无示例"生成一个关于产品的报告。"
  • 有示例"生成一个关于产品的报告,格式如下:\n\n- 产品名称:\n- 价格:\n- 特点:\n- 优点:\n- 缺点:"

5. 使用分步指示

最佳实践:对于复杂任务,分解为多个步骤,逐步引导模型完成。

示例

  • 一步完成"解释并解决这个数学问题:2x + 3 = 7。"
  • 分步指示"首先,解释如何解方程。然后,解方程2x + 3 = 7。"

6. 控制输出长度

最佳实践:通过提示控制输出的长度,确保内容简洁或详细。

示例

  • 无长度控制"解释一下量子力学。"
  • 有长度控制"用不超过100字解释量子力学的基本概念。"

7. 使用占位符和模板

最佳实践:使用占位符和模板来指示需要填充的内容或格式。

示例

  • 无模板"生成一个用户注册表单。"
  • 有模板"生成一个用户注册表单,包含以下字段:用户名、密码、邮箱、电话号码。"

8. 反复试验和调整

最佳实践:不断试验和调整提示,观察模型的输出,并根据需要进行优化。

示例

  • 初始提示"描述一下Python编程语言。"
  • 调整提示"描述一下Python编程语言的主要特点和常见应用场景。"

9. 指定输出格式

最佳实践:明确指定输出格式,确保生成内容符合预期。

示例

  • 无格式指定"生成一个关于公司财务状况的报告。"
  • 有格式指定
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