由淺到深,揭示ChatGPT提示詞背后的本質(zhì),讓它火力全開(kāi) 精華
你是否曾經(jīng)想過(guò),當(dāng)你在使用ChatGPT這樣的AI模型時(shí),你輸入的文字是如何影響模型的輸出的?你是否知道,有一些特殊的文字,可以像咒語(yǔ)一樣,引導(dǎo)模型發(fā)揮出最大的能力,甚至讓它做出你想不到的事情?你是否想了解,如何與模型有效地溝通,讓它成為你的得力助手,而不是你的對(duì)手?
如果你對(duì)這些問(wèn)題感興趣,那么本文就是為你準(zhǔn)備的。本文將從淺到深,揭示ChatGPT提示詞背后的本質(zhì),讓你了解AI提示詞的實(shí)用技巧和原則,以及提示詞工程的意義。
指令性提示詞的作用和來(lái)源
指令性提示詞,顧名思義,就是具有指令性質(zhì)的提示詞。它們通常是一些特定的格式或者語(yǔ)氣,用來(lái)告訴ChatGPT你想要它做什么,或者你想要它以什么樣的方式回答你。指令性提示詞的作用,就是讓ChatGPT更好地理解你的意圖,更準(zhǔn)確地滿足你的需求,更有效地展示它的能力。
指令性提示詞的來(lái)源,其實(shí)是ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。ChatGPT是基于GPT這個(gè)大型的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法,使用人類反饋來(lái)進(jìn)行微調(diào)的。也就是說(shuō),ChatGPT是通過(guò)觀察和模仿人類的對(duì)話方式,來(lái)學(xué)習(xí)如何與人類交流的。而人類的對(duì)話方式,往往是有規(guī)律和邏輯的,比如,當(dāng)我們想要教別人一些知識(shí)時(shí),我們會(huì)用一些特殊的格式或者語(yǔ)氣,來(lái)引導(dǎo)對(duì)方的思考,比如:
- 步步思考:這是一種常見(jiàn)的教學(xué)方法,通過(guò)將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分解成若干個(gè)簡(jiǎn)單的步驟,讓對(duì)方按照順序思考,從而達(dá)到逐步深入的效果。比如,你可以這樣問(wèn)ChatGPT:“步步思考:如果你想要畫一幅風(fēng)景畫,你需要準(zhǔn)備哪些工具和材料?第一步,你需要什么?”
- 請(qǐng)?jiān)诨卮鹎鞍察o思考:這是一種提高對(duì)方注意力和專注度的方法,通過(guò)讓對(duì)方在回答前先停頓一下,思考一下,來(lái)避免一些隨意或者錯(cuò)誤的回答。比如,你可以這樣問(wèn)ChatGPT:“請(qǐng)?jiān)诨卮鹎鞍察o思考:你認(rèn)為人工智能的最大優(yōu)點(diǎn)是什么?”
這些格式或者語(yǔ)氣,就是指令性提示詞的例子。它們可以讓ChatGPT知道你想要它做什么,或者你想要它以什么樣的方式回答你。當(dāng)然,這些指令性提示詞,并不是一成不變的,你也可以根據(jù)你的需要,自己創(chuàng)造一些新的指令性提示詞,只要它們能夠讓ChatGPT明白你的意圖,就可以起到作用。
與模型溝通的技巧和注意事項(xiàng),包括提示詞的格式
在使用ChatGPT模型進(jìn)行文本生成或?qū)υ挄r(shí),我們需要注意一些與模型溝通的技巧和注意事項(xiàng),以便讓模型發(fā)揮出最佳的效果。這些技巧和注意事項(xiàng)包括提示詞的格式、多輪對(duì)話、上下文信息等。在本節(jié)中,我們將逐一介紹這些技巧和注意事項(xiàng),并給出一些實(shí)例和解釋。
1. 提示詞的格式
提示詞是指我們輸入給模型的文本,用來(lái)引導(dǎo)模型生成我們想要的輸出。提示詞的格式非常重要,因?yàn)樗鼤?huì)影響模型的理解和回應(yīng)。提示詞的格式可以分為兩種:指令性提示詞和非指令性提示詞。
指令性提示詞是指我們用來(lái)告訴模型我們想要它做什么的文本,例如“寫一首詩(shī)”、“生成一張圖片”、“回答這個(gè)問(wèn)題”等。指令性提示詞通常需要遵循一定的規(guī)則和結(jié)構(gòu),以便讓模型識(shí)別出我們的意圖和要求。指令性提示詞的規(guī)則和結(jié)構(gòu)可以根據(jù)不同的模型和應(yīng)用而有所不同,但一般來(lái)說(shuō),有以下幾個(gè)原則:
- 使用明確的動(dòng)詞和名詞,例如“寫”、“生成”、“回答”、“創(chuàng)建”等,而不是模糊的詞語(yǔ),例如“試試”、“看看”、“想想”等。
- 使用括號(hào)或其他符號(hào)來(lái)標(biāo)記出我們想要的輸出的類型或格式,例如“(詩(shī))”、“[圖片]”、“<問(wèn)題>”等,而不是直接輸入我們想要的輸出的內(nèi)容,例如“一首關(guān)于春天的詩(shī)”、“一張風(fēng)景畫”、“誰(shuí)是世界上最聰明的人”等。
- 使用逗號(hào)或分號(hào)來(lái)分隔出不同的參數(shù)或選項(xiàng),例如“寫一首詩(shī)(主題:春天,格式:五言絕句)”、“生成一張圖片(風(fēng)格:印象派,內(nèi)容:花園)”、“回答這個(gè)問(wèn)題(來(lái)源:百度百科,關(guān)鍵詞:AI)”等,而不是使用連詞或句號(hào),例如“寫一首關(guān)于春天的五言絕句”、“生成一張印象派風(fēng)格的花園畫”、“從百度百科上找到AI的定義并回答”等。
非指令性提示詞是指我們用來(lái)與模型進(jìn)行對(duì)話或交流的文本,例如“你好”、“你喜歡什么”、“你覺(jué)得這個(gè)怎么樣”等。非指令性提示詞通常不需要遵循特定的規(guī)則和結(jié)構(gòu),但需要注意以下幾個(gè)原則:
- 使用禮貌和友好的語(yǔ)氣,例如“你好”、“請(qǐng)”、“謝謝”、“對(duì)不起”等,而不是粗魯和冒犯的語(yǔ)氣,例如“嘿”、“快點(diǎn)”、“閉嘴”、“滾”等。
- 使用簡(jiǎn)潔和清晰的語(yǔ)言,例如“你喜歡什么”、“你覺(jué)得這個(gè)怎么樣”、“你能告訴我嗎”等,而不是冗長(zhǎng)和模糊的語(yǔ)言,例如“你有沒(méi)有什么特別喜歡的東西”、“你對(duì)這個(gè)東西有什么看法”、“你能不能把你知道的都說(shuō)出來(lái)”等。
- 使用適當(dāng)?shù)臉?biāo)點(diǎn)符號(hào)和換行符,例如“你好,我是一個(gè)AI模型。”、“你喜歡什么?\n我喜歡音樂(lè)?!?、“你覺(jué)得這個(gè)怎么樣?\n這個(gè)很有趣?!钡?,而不是缺少或過(guò)多的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和換行符,例如“你好我是一個(gè)AI模型”、“你喜歡什么我喜歡音樂(lè)”、“你覺(jué)得這個(gè)怎么樣這個(gè)很有趣”等。
提示詞的格式對(duì)于模型的輸出有很大的影響,因?yàn)樗鼤?huì)影響模型的理解和回應(yīng)。如果我們使用正確的提示詞格式,模型就能更好地識(shí)別出我們的意圖和要求,從而生成更符合我們期望的輸出。如果我們使用錯(cuò)誤的提示詞格式,模型就可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤或不相關(guān)的輸出,或者無(wú)法生成任何輸出。因此,我們?cè)谑褂肅hatGPT模型時(shí),需要注意提示詞的格式,以便讓模型發(fā)揮出最佳的效果。
2. 多輪對(duì)話
多輪對(duì)話是指我們與模型進(jìn)行的連續(xù)的對(duì)話,而不是一次性的輸入和輸出。多輪對(duì)話可以讓我們與模型建立更深入的交流和理解,也可以讓模型生成更豐富和有趣的輸出。多輪對(duì)話的優(yōu)點(diǎn)有以下幾個(gè):
- 可以讓我們更好地表達(dá)我們的意圖和要求,例如我們可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)細(xì)化我們想要的輸出的類型、格式、內(nèi)容等,也可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)提出我們對(duì)模型的輸出的反饋和建議。
- 可以讓模型更好地理解我們的輸入和輸出,例如模型可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)詢問(wèn)我們的輸入的含義、目的、背景等,也可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)解釋或補(bǔ)充它的輸出的來(lái)源、原理、細(xì)節(jié)等。
- 可以讓我們和模型之間產(chǎn)生更多的互動(dòng)和趣味,例如我們可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)與模型進(jìn)行閑聊、游戲、競(jìng)賽等,也可以通過(guò)多輪對(duì)話來(lái)欣賞或評(píng)價(jià)模型的輸出的風(fēng)格、創(chuàng)意、效果等。
多輪對(duì)話的缺點(diǎn)有以下幾個(gè):
- 可能會(huì)增加我們和模型之間的溝通成本和時(shí)間,例如我們可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來(lái)輸入和閱讀更多的文本,也可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來(lái)處理和解決更多的問(wèn)題和錯(cuò)誤。
- 可能會(huì)降低模型的輸出的質(zhì)量和一致性,例如模型可能會(huì)在多輪對(duì)話中產(chǎn)生重復(fù)、矛盾、無(wú)關(guān)或不合理的輸出,也可能會(huì)在多輪對(duì)話中忘記或混淆之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
- 可能會(huì)引起我們和模型之間的誤解和沖突,例如模型可能會(huì)在多輪對(duì)話中表現(xiàn)出不禮貌、不友好、不合作或不誠(chéng)實(shí)的態(tài)度,也可能會(huì)在多輪對(duì)話中違反我們的期望、要求或規(guī)則。
因此,我們?cè)谑褂肅hatGPT模型進(jìn)行多輪對(duì)話時(shí),需要注意以下幾個(gè)原則:
- 根據(jù)我們的目的和需求,選擇合適的對(duì)話次數(shù)和長(zhǎng)度,不要過(guò)多或過(guò)少,不要過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短。
- 在每一輪對(duì)話中,保持輸入和輸出的清晰和簡(jiǎn)潔,不要含糊或冗長(zhǎng)。
- 在整個(gè)對(duì)話過(guò)程中,保持輸入和輸出的連貫和一致,不要跳躍或矛盾。
- 在必要的時(shí)候,使用回顧和總結(jié)的方式,來(lái)復(fù)習(xí)和梳理之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
- 在遇到問(wèn)題或錯(cuò)誤的時(shí)候,使用詢問(wèn)和糾正的方式,來(lái)解決和避免之后的問(wèn)題和錯(cuò)誤。
- 在對(duì)話結(jié)束的時(shí)候,使用感謝和告別的方式,來(lái)結(jié)束和評(píng)價(jià)整個(gè)對(duì)話的過(guò)程和結(jié)果。
3. 上下文信息
上下文信息是指我們與模型進(jìn)行對(duì)話或文本生成時(shí),所涉及的相關(guān)的背景知識(shí)、前提條件、目標(biāo)結(jié)果等。上下文信息對(duì)于模型的輸出有很大的影響,因?yàn)樗鼤?huì)影響模型的理解和回應(yīng)。上下文信息的優(yōu)點(diǎn)有以下幾個(gè):
- 可以讓我們更準(zhǔn)確地表達(dá)我們的意圖和要求,例如我們可以通過(guò)提供上下文信息來(lái)說(shuō)明我們想要的輸出的主題、范圍、風(fēng)格等,也可以通過(guò)提供上下文信息來(lái)說(shuō)明我們的輸入的來(lái)源、目的、背景等。
- 可以讓模型更有效地理解我們的輸入和輸出,例如模型可以通過(guò)獲取上下文信息來(lái)判斷我們的輸入的類型、格式、內(nèi)容等,也可以通過(guò)獲取上下文信息來(lái)生成我們的輸出的類型、格式、內(nèi)容等。
- 可以讓我們和模型之間產(chǎn)生更多的共識(shí)和信任,例如我們可以通過(guò)提供上下文信息來(lái)與模型建立更緊密的聯(lián)系和合作,也可以通過(guò)提供上下文信息來(lái)驗(yàn)證和評(píng)估模型的輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。
上下文信息的缺點(diǎn)有以下幾個(gè):
- 可能會(huì)增加我們和模型之間的輸入和輸出的復(fù)雜度和難度,例如我們可能需要輸入更多的文本來(lái)提供上下文信息,也可能需要閱讀更多的文本來(lái)獲取上下文信息。
- 可能會(huì)導(dǎo)致模型的輸出的偏差和誤差,例如模型可能會(huì)根據(jù)上下文信息來(lái)生成不符合我們期望或要求的輸出,也可能會(huì)根據(jù)上下文信息來(lái)忽略或遺漏我們想要的輸出。
- 可能會(huì)引起我們和模型之間的不一致和不匹配,例如模型可能會(huì)根據(jù)上下文信息來(lái)使用不適合我們的語(yǔ)言或風(fēng)格,也可能會(huì)根據(jù)上下文信息來(lái)假設(shè)或推斷我們不知道或不同意的事情。
因此,我們?cè)谑褂肅hatGPT模型時(shí),需要注意以下幾個(gè)原則:
- 根據(jù)我們的目的和需求,選擇合適的上下文信息的數(shù)量和質(zhì)量,不要過(guò)多或過(guò)少,不要過(guò)雜或過(guò)簡(jiǎn)。
- 在輸入和輸出中,明確地標(biāo)記出上下文信息的來(lái)源和類型,不要混淆或遺漏。
- 在輸入和輸出中,合理地使用上下文信息的內(nèi)容和邏輯,不要錯(cuò)誤或矛盾。
- 在必要的時(shí)候,使用更新和清除的方式,來(lái)維護(hù)和管理上下文信息的狀態(tài)和變化。
- 在遇到問(wèn)題或錯(cuò)誤的時(shí)候,使用檢查和糾正的方式,來(lái)解決和避免上下文信息的影響和干擾。
- 在對(duì)話結(jié)束的時(shí)候,使用總結(jié)和反饋的方式,來(lái)結(jié)束和評(píng)價(jià)上下文信息的作用和效果。
總結(jié)
希望通過(guò)本文,你能夠?qū)hatGPT提示詞有一個(gè)更深入的認(rèn)識(shí),也能夠運(yùn)用這些技巧和原則,讓ChatGPT火力全開(kāi),為你提供更好的服務(wù)。請(qǐng)繼續(xù)閱讀,讓我們一起開(kāi)始吧!
以上就是本文的內(nèi)容,希望對(duì)你有所幫助。如果你對(duì)GPT模型和提示詞有興趣,可以繼續(xù)探索和學(xué)習(xí)。如果你有任何問(wèn)題或建議,可以在評(píng)論區(qū)留言,我會(huì)盡力回復(fù)。謝謝你的閱讀和支持。
本文轉(zhuǎn)載自 ??AI小智??,作者: AI小智
