大模型提示词入门:3 分钟掌握基本结构与要素
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一、引言
在当今数字化时代,大模型如 ChatGPT、文心一言等正深刻地改变着我们与计算机交互的方式。它们在自然语言处理领域展现出了强大的能力,能够生成文本、回答问题、进行对话等。而要充分发挥这些大模型的潜力,提示词的运用至关重要。
提示词,简单来说,就是我们输入给大模型的文本,它引导着模型按照我们的期望进行输出。不同的提示词会让模型产生截然不同的结果。例如,简单地输入 “写一篇文章”,模型可能输出一篇内容宽泛、缺乏针对性的文章;但如果输入 “以人工智能在医疗领域的应用为主题,写一篇 1000 字左右、结构清晰的科普文章,重点介绍其在疾病诊断方面的作用”,模型就能生成更符合我们需求的内容。因此,掌握提示词的基本结构与要素,对于高效使用大模型具有重要意义。
二、提示词的基本结构
2.1 指令
指令是提示词中最核心的部分,它明确告诉大模型要执行的任务。指令的表述应清晰、具体,避免模糊不清。例如,“总结以下文本的主要观点”“将这段文字翻译成英文”“创作一首关于春天的诗歌” 等都是明确的指令。以 “总结以下文本的主要观点” 为例,假设给定的文本是一篇关于人工智能发展趋势的文章,大模型就会根据这个指令,提炼出文章中关于人工智能发展趋势的关键内容,如技术突破方向、应用领域拓展等要点。
2.2 上下文
上下文信息为大模型提供了理解任务的背景和相关信息,能帮助模型更好地完成指令。这些信息可以是一段文本、一些事实描述、特定的场景设定等。比如,在要求大模型回答关于某个历史事件的问题时,提供该事件发生的时代背景、相关人物等上下文信息,模型就能给出更准确、详细的回答。例如,提问 “分析美国独立战争的原因,背景信息为 18 世纪英国在北美殖民地的统治政策以及北美殖民地人民的经济、社会状况”,大模型会结合这些背景信息,从英国的税收政策、对殖民地贸易的限制以及北美人民对自由和自治的追求等方面进行原因分析。
2.3 输入数据(可选)
当指令涉及对特定数据进行处理时,就需要提供输入数据。输入数据可以是一段文字、一组数据、一个问题等。例如,在进行文本情感分析时,输入数据就是需要分析情感倾向的文本内容。如 “对‘这部电影情节精彩,演员表演出色,我非常喜欢’这段文本进行情感分析”,这里 “这部电影情节精彩,演员表演出色,我非常喜欢” 就是输入数据,大模型会根据指令对这段输入数据进行情感分析,判断其情感倾向为积极。
2.4 输出指示(可选)
输出指示用于明确大模型输出结果的形式、格式或其他要求。比如,要求输出为列表形式、表格形式,或者限定输出的字数、语言风格等。例如,“以表格形式列出中国五岳的名称、海拔和所在省份”,大模型就会按照表格的格式输出相关信息;“写一篇关于旅游的短文,字数控制在 500 字以内,语言风格轻松活泼”,模型会在满足字数要求的同时,采用轻松活泼的语言风格进行创作。
三、提示词的关键要素
3.1 明确性
提示词的明确性至关重要。只有让大模型清楚地知道我们的需求,它才能给出准确的回答。避免使用模糊、笼统的表述。例如,不要说 “讲讲科技发展”,而要说 “介绍一下近五年内人工智能领域的重大技术突破及其对社会的影响”。后一种表述明确了时间范围(近五年内)、领域(人工智能领域)以及具体任务(介绍重大技术突破及其对社会的影响),大模型就能更精准地理解并执行任务。
3.2 完整性
一个完整的提示词应包含必要的信息,以确保大模型能够全面地完成任务。例如,在要求大模型进行数据分析时,不仅要说明分析的目标,还要提供相关的数据以及可能需要的分析方法等信息。比如,“根据以下销售数据表格,使用柱状图分析各季度产品销售额的变化趋势,并说明变化原因”,同时附上销售数据表格,这样大模型就能完整地进行数据分析任务,生成柱状图并解释销售额变化的原因。
3.3 逻辑性
提示词的内容应具有合理的逻辑顺序。特别是在涉及多个步骤或复杂任务时,按照逻辑顺序组织提示词能帮助大模型更好地理解和执行。例如,在要求大模型制定一个项目策划方案时,可以按照项目背景、目标设定、具体步骤、资源需求、风险评估与应对的逻辑顺序来编写提示词。如 “首先介绍一下当前市场上某类产品的竞争状况作为项目背景,接着设定本次项目的销售目标和市场份额目标,然后详细阐述实现这些目标的具体步骤,包括产品研发、市场推广、销售渠道建设等方面,再列出所需的人力、物力、财力等资源,最后对项目可能面临的风险进行评估并提出应对措施,制定一个完整的项目策划方案”,这样的提示词逻辑清晰,大模型生成的项目策划方案也会更有条理。
3.4 简洁性
在保证明确、完整和逻辑清晰的前提下,提示词应尽量简洁。避免冗长、啰嗦的表述,以免让大模型感到困惑或忽略关键信息。例如,“分析一下苹果公司的成功因素,重点从产品创新、营销策略和品牌建设方面阐述”,这种简洁明了的提示词既能准确传达需求,又不会给大模型造成理解负担。
四、示例分析
4.1 文本创作类
提示词:“假设你是一位资深的美食博主,为读者介绍一道四川名菜麻婆豆腐的制作方法。要求步骤详细,语言生动,能让新手轻松上手,字数在 800 字左右。”
- 指令:介绍麻婆豆腐的制作方法。
- 上下文:假设为资深美食博主,面向新手读者。
- 输出指示:步骤详细,语言生动,800 字左右。
大模型可能会这样输出:“各位美食爱好者们,今天我这位资深美食博主就来给大家分享一道经典的四川名菜 —— 麻婆豆腐。这道菜口感麻辣鲜香,豆腐嫩滑,绝对能让你的味蕾欢呼雀跃…… 首先,准备好所需食材,嫩豆腐一块……(详细描述制作步骤,包括切豆腐、调酱汁、炒制过程等,语言生动有趣,如‘将豆腐轻轻滑入锅中,就像让它在温柔的怀抱中安睡’,最终字数控制在 800 字左右)”
4.2 问题回答类
提示词:“结合当前全球气候变化的背景,解释为什么近年来极端天气事件增多,以通俗易懂的语言回答。”
- 指令:解释近年来极端天气事件增多的原因。
- 上下文:当前全球气候变化的背景。
- 输出指示:以通俗易懂的语言回答。
大模型的回答可能是:“在全球气候变化的大背景下,近年来极端天气事件增多。这主要是因为随着全球气温升高,大气中的水汽含量增加……(用简单的语言解释如温室气体排放导致气温上升,进而影响大气环流,引发暴雨、干旱、高温等极端天气事件的原理)”
4.3 数据分析类
提示词:“根据以下某公司过去一年的月度销售数据表格,计算每个季度的销售总额,并以柱状图形式展示各季度销售总额的对比情况,分析销售趋势变化的原因。”(同时附上销售数据表格)
- 指令:计算季度销售总额,以柱状图展示对比,分析销售趋势变化原因。
- 上下文:某公司过去一年的月度销售数据。
- 输出指示:以柱状图形式展示,分析原因。
大模型可能会先计算出每个季度的销售总额,然后生成一个柱状图,直观地展示各季度销售总额的对比。接着分析销售趋势变化的原因,如 “第一季度销售额较低,可能是因为年初市场需求尚未完全启动……(结合数据和市场情况进行分析)”
五、常见错误及避免方法
5.1 模糊不清的指令
错误示例:“写点关于科技的东西”。这样的指令过于模糊,大模型不知道要写科技的哪个方面、以什么形式写、写给谁看等。
避免方法:明确具体要求,如 “以大学生为受众,写一篇 1500 字左右的科技论文综述,主题是量子计算技术的发展现状与未来趋势”。
5.2 缺乏上下文信息
错误示例:“分析一下这个问题的原因”,但没有提供任何关于问题的描述。大模型无法理解要分析的问题是什么,也就无法给出准确回答。
避免方法:提供足够的上下文信息,如 “某公司近期产品销量下降,分析一下这个问题的原因,已知该公司产品近期未进行升级,市场上出现了几款竞争对手的类似产品”。
5.3 不合理的输出指示
错误示例:“用文言文写一篇关于现代互联网技术的介绍,篇幅控制在 50 字以内”。文言文难以清晰地阐述现代互联网技术的复杂内容,且 50 字的篇幅过于受限,无法完成任务。
避免方法:根据任务的复杂程度和性质,合理设定输出指示,如 “用通俗易懂的语言,以列表形式简要介绍现代互联网技术的主要应用领域,每个领域的介绍不超过 50 字”。
六、实践与优化
6.1 不断尝试不同的提示词
在使用大模型时,要勇于尝试不同的提示词表述方式。对于同一个任务,可以从不同角度、用不同的语言风格来编写提示词,观察大模型的输出结果,从中找到最能满足需求的提示词。例如,在要求大模型创作一篇广告文案时,可以先尝试用正式、严谨的语言风格编写提示词,再用幽默、夸张的风格编写,比较两种情况下生成的广告文案,看哪种更符合产品特点和目标受众的喜好。
6.2 分析输出结果,改进提示词
仔细分析大模型的输出结果,如果结果不符合预期,要思考是指令不明确、上下文信息不足,还是输出指示不合理等原因导致的。根据分析结果对提示词进行改进。比如,要求大模型总结一篇文章,但得到的总结过于简略,可能是指令中没有明确要求总结的详细程度,这时可以在提示词中加上 “详细总结文章的主要内容,包括关键观点和重要论据”,再次输入大模型,查看输出结果是否得到改善。
6.3 学习优秀的提示词案例
在互联网上有许多关于大模型提示词的优秀案例分享。可以学习这些案例,了解不同类型任务的有效提示词结构和要素运用方法。同时,也可以参考其他用户在使用大模型过程中的经验和技巧,不断丰富自己的提示词编写能力。例如,在一些技术论坛或大模型相关的社区中,会有用户分享如何用提示词让大模型高效地进行代码生成、创意写作等,通过学习这些案例,能够快速提升自己编写提示词的水平。