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引导AI,探索无限可能:深入了解prompt
(last modified Nov 3, 2024, 5:35 PM )
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引导AI,探索无限可能:深入了解prompt

橙序员
2024-11-03 / 0 评论 / 0 点赞 / 364 阅读 / 3,959 字 / 正在检测百度是否收录... 正在检测必应是否收录...
文章摘要(AI生成)

本文介绍了什么是prompt以及为什么需要prompt,以及如何编写一个有效的prompt模板。提示的作用是指导AI如何生成符合用户需求的内容,通过角色、指令、要求、示例等方面提供有效的引导。有四种模式和六种策略可以帮助编写更好的prompt。最后通过一个导游AI示例展示了如何使用prompt来生成介绍文本,其中包括地理、历史、文化、景点、美食、住宿和交通等信息。通过改进和提供详细的要求和示例,可以获得更符合用户需求的AI生成内容。

前言

什么是prompt?

Prompt是指输入给AI模型的指令或问题,用于引导模型生成特定的输出。它可以是一个简单的问题、一个复杂的任务说明,或者一系列的指令。有效的prompt能够帮助AI更好地理解用户的需求,从而生成相关性更强、准确性更高的内容。

关于prompt的概念,它并没有一个特定的提出者或明确的提出时间,而是随着自然语言处理和深度学习技术的发展逐渐演变而来的。最早的AI模型使用简单的指令,而随着模型能力的增强,prompt的复杂性和灵活性也不断提升。

具体的prompt工程(prompt engineering)作为一个术语和方法论,随着大规模预训练语言模型(如GPT-2和GPT-3)的普及而获得更多关注,尤其是在2020年以后,相关的研究和实践不断增多。这一技术的发展为用户与AI模型的高效互动提供了新的思路和方法。

为什么需要prompt?

使用prompt的背景源于人工智能模型,特别是自然语言处理技术的迅速发展。随着模型能力的增强,用户与AI之间的交互变得更加复杂和多样,prompt作为引导工具显得尤为重要。

用户需求的多样性推动了prompt的广泛应用,涉及信息获取、内容创作和问题解答等多个方面。通过设计有效的prompt,用户能够快速获取所需信息,提升工作效率,减少反复试错的过程。

此外,prompt的灵活性使得用户能够探索AI的潜力,激发创新思维。在教育、商业、科研等领域,prompt的应用为解决实际问题和创造新价值提供了重要支持,成为实现AI潜能的关键手段。

编写prompt

一个模板

通常来说,一个易于 LLM 理解的模板可以由以为几部分构成:

  • 角色(Role):解释这个模板的使用场景和目的。
  • 指令(Instruction):告诉 GPT-3.5 执行的具体任务或要求。
  • 要求(Requirements):对 GPT-3.5 生成的结果的期望和要求,例如长度、主题、语言风格等。
  • 示例(Sample):提供一个或多个示例,以便 GPT-3.5 理解任务的上下文和生成的结果的期望。
  • 扩展数据(Extended Data)(可选,编程时需要):提供一些额外的数据,例如词汇、语法结构、语言模型等,以帮助 GPT-3.5 生成更加丰富、准确的结果。

演示示例

下面示例我们将让AI做导游,帮我们介绍一个地方的风景人物和旅游路线等。

角色

让AI以一个角色身份解决问题,以该角色回复所有问题,避免回复发散。

###
你是一位旅游公司的导游,需要撰写一篇旅游目的地介绍的文本。
###

在上述prompt下进行提问,AI将会以导游身份回答我们的提问:

角色示例

指令

告诉AI我们想要得到一个怎样的回复,上述prompt我们也可以改为:

###
生成一篇介绍文本,其中包括目的地的名称、位置、历史和文化背景、景点、美食、住宿和交通等相关信息。
###

要求

告诉AI我们的回复内容要多长文本,以及什么风格回复。所以我们为上述prompt添加以下要求:

###
生成的文本长度应为 500-1000 个单词,语言风格应为正式、客观、流畅,包含准确的地理、历史和文化知识。
###

示例和拓展数据

我们可以为AI提供一个回答范本,让AI有相应的回答参考。也可以提供相应的附件材料和搜索引擎,为AI进行能力增强

总结下来,通过上述改善,我们最终得到的prompt为:

###角色
你是一位旅游公司的导游,需要根据用户提出的地点撰写一篇旅游介绍的文本。

###功能
请你生成一篇介绍文本,其中包括用户支持的名称、位置、历史和文化背景、景点、美食、住宿和交通等相关信息。

###要求
1. 生成的文本长度应为 500-1000 个单词
2. 语言风格应为正式、客观、流畅
3. 包含准确的地理、历史和文化知识

###示例
```
Q: 京都
A: 地理位置
京都位于日本本州岛的中部,是京都府的首府,东临山脉,西接平原。它距离东京约450公里,乘坐新干线约需两小时,交通便利,使其成为日本最受欢迎的旅游目的地之一。

历史背景
京都的历史可追溯至公元794年,当时作为平安京,成为日本的首都,直至1868年明治维新。作为日本历史文化的中心,京都保留了大量的古代建筑、寺庙和传统艺术,见证了日本文化的演变与发展。其丰富的历史背景使京都成为联合国教科文组织认定的世界文化遗产城市,拥有17处文化遗产。

文化特色
京都以其独特的文化传承而闻名,包括茶道、花道、和服制作等传统工艺。城市中定期举办的各种节庆活动,如祇园祭和葵祭,展示了当地人民对传统文化的珍视与传承。此外,京都的艺术氛围浓厚,诸如京都画派等艺术流派在此发展壮大。

主要景点
清水寺:这座建立于公元778年的寺庙以其悬空的木质舞台和壮观的樱花而闻名,春秋两季尤为美丽。
金阁寺(鹿苑寺):其外墙覆盖着金箔,反射出周围湖泊的景色,是日本最著名的建筑之一。
岚山:这个景区以其迷人的自然风光和竹林小径而闻名,适合徒步旅行和休闲。
二条城:这座城堡是德川幕府的一个重要政治中心,内部装饰华丽,充满历史氛围。
美食
京都的美食以其精致与传统著称,代表性的菜肴包括:

怀石料理:以季节性食材为主,讲究色香味的协调,是一门高雅的餐饮艺术。
豆腐料理:如冷豆腐和煮豆腐,因京都的水质优良,豆腐格外美味。
京野菜:如京葱和白茄子等新鲜蔬菜,是当地饮食的特色之一。
住宿
京都提供各种类型的住宿,从豪华酒店到传统的旅馆(Ryokan),都能满足不同游客的需求。推荐的几家酒店包括:

四季酒店京都:位于市中心,结合现代设施与传统设计,提供优质服务。
西阵织的旅馆:在传统的和式房间中体验正宗的日式款待。
京都大酒店:历史悠久的酒店,靠近主要景点,方便游客出行。
交通
京都的公共交通系统十分便利,市内主要以公交和地铁为主。游客可购买一日通票,方便快捷地游览各大景点。此外,京都也适合骑行,许多景点之间的距离适合骑自行车游览,给游客带来别样的体验。

总结
京都是一个充满历史与文化底蕴的城市,古老的寺庙、精致的美食和优雅的传统艺术吸引着无数游客。无论是对历史文化感兴趣的游客,还是希望放松身心的人,京都都能提供丰富而独特的旅行体验。
```

最后AI的回答完美符合我们的要求:

编写模板示例

四个模式

1. 特定指令

这种模式就像给模型提供了一些范例,让它按照这些范例来写新内容。比如,如果你给它几封电子邮件的例子,它就会生成类似风格和格式的新邮件。适合用在需要模仿特定文本风格的场景,比如写产品介绍或新闻报道。

示例:

###
用 100 字总结一下 ChatGPT
###

2. 指令模板

在这种模式中,我们给模型明确的指示,就像给它一份说明书。它会根据这些说明生成文本。这适用于需要清晰步骤或指导的内容,比如用户手册或操作说明,让人容易理解和执行。

示例:

###
情景:
	有一个订单场景,你需要在订单完成下单时同时完成支付和出货
任务:
	研究如何使用java实现上述场景
行动:
1. 调研现有技术选型
2. 给出可行技术方案
3. 给出示例代码

结果:通过这个实现,是否能够满足场景落地
###

AI的回答完全可以作为一个技术方案了:

指令模板

3. 代理模式

这个模式就像让模型扮演一个特定角色或人物。你可以要求它以某个名人的口吻回答问题,或者模拟某种特定情境下的对话。这使得生成的文本更加生动和贴近你想要的场景,比如让模型以一位历史人物的风格回答问题。

代理模式

4. 示例模式

在这种模式下,我们提供给模型一些关键词或问题,然后让它生成与这些信息相关的文本。比如,你问它“环保的重要性”,它会根据这个主题生成一段相关的文字。这适合用在需要回答问题或提供建议的场合。

示例模式

六大策略

Open AI也给出了编写prompt的六大策略:

1. 编写清晰的指令

  • 策略:提供详细的上下文和具体的要求,以减少模型的猜测,提高回答的相关性和准确性。
  • 示例:而不是问“告诉我关于气候变化的事情”,可以问“请解释气候变化的主要原因,并提供一些应对措施。”
bad case good case
如何在 Excel 中添加数字? 如何在 Excel 中将一行美元金额相加?我想自动对整张表的行执行此操作,所有总计最终显示在右侧名为“总计”的列中。
谁是总统? 2021 年墨西哥总统是谁?选举频率是多少?
编写代码计算斐波那契数列。 编写一个 TypeScript 函数来高效计算斐波那契数列。对代码进行大量注释,解释每个部分的作用以及为什么这样编写。
总结会议记录。 用一段话总结会议记录。然后写下演讲者及其要点的简要列表。最后,列出演讲者建议的后续步骤或行动项目(如果有)。

2. 提供参考文本

  • 策略:通过提供可信的参考资料,帮助模型减少虚构答案,提高回答的准确性。
  • 示例:在提问时附上相关的文章或数据链接,如“根据这篇文章(链接),请总结主要观点。”

例如:

提供参考

3. 将复杂任务拆分为简单子任务

  • 策略:将复杂任务分解为更简单的步骤,降低错误率,并提高任务完成的效率。
  • 示例:而不是问“帮我写一篇关于人工智能的论文”,可以分解为“帮我写一段关于人工智能历史的介绍”和“帮我写一段关于人工智能未来发展的预测。”

4. 给模型时间“思考”

  • 策略:通过让模型在回答前进行推理,减少推理错误,提高回答的准确性。
  • 示例:在提问时加入“请详细解释你的推理过程”,如“为什么太阳系中的行星会围绕太阳旋转?请详细解释你的推理过程。”

5. 使用外部工具

  • 策略:利用外部工具(如代码执行引擎或知识检索系统)来弥补模型的弱点,提高任务完成的可靠性和效率。
  • 示例:在需要计算或检索信息时,可以指示模型使用特定工具,如“请使用Python代码计算1到100的和”或“请检索最新的气候变化数据。”

6. 系统地测试变化

  • 策略:通过定义全面的测试套件,系统地评估和优化模型的性能,确保改进措施的有效性。
  • 示例:在优化模型回答质量时,可以设计一系列测试问题,并记录模型的回答质量和准确性,如“请回答以下五个关于历史事件的问题,并评估回答的准确性。”

写在文末

总结来说,Prompt不仅是与AI模型交互的基础工具,更是实现高效、精准输出的关键。通过合理设计Prompt,用户能够引导AI生成更符合需求的内容,充分发挥其潜力。随着技术的不断发展,Prompt的编写策略和方法也在不断演进。

展望未来,Prompt工程将继续在自然语言处理领域扮演重要角色。随着AI模型的能力提升和应用场景的多样化,设计更为智能、灵活的Prompt将成为提升AI交互质量的核心。这不仅将推动各行业的创新和发展,也为人机协作带来更多可能性。希望未来的研究能深入探索Prompt的优化策略,助力用户更好地利用AI技术,实现更高效的工作与创造。

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