AI与英语
本文约2000字,建议阅读9分钟 本文为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。 作为一个大型语言模型(LLM)接口,ChatGPT有令人印象深刻的潜力,但是真正能否用好取决与我们的提示(Prompt ),一个好的提示可以让ChatGPT晋升到一个更好的层次。 在这篇文章中,我们将介绍关于提示的一些高级知识。无论是将ChatGPT用于客户服务、内容创建,还是仅仅为了好玩,本文都将为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。 背景知识 LLM架构知识是一个好的提示的先决条件,因为它提供了对语言模型的底层结构和功能的基本理解,这对于创建有效的提示是至关重要的。 让模棱两可的问题变得清晰,并确定可以跨场景转换的核心原则很重要,所以我们需要清楚地定义手头的任务,并提出可以轻松适应不同上下文的提示。精心设计的提示是用来将任务传达给语言模型并指导其输出的工具。 所以对语言模型有简单的了解,并且清楚的了解自己的目标,再加上领域内的一些知识,是用于训练和改进语言模型的性能的关键。 提示和返回是越多越好吗? 并不是。 冗长且资源密集的提示,这可能不具有成本效益,并且还记得chatgpt有字数限制吗,压缩提示请求和返回结果是一个非常新兴的领域,我们要学会精简问题。并且有时候chatgpt也会回复一些很长且毫无新意的话语,所以我们也要为它增加限定。 减少回复长度 为了减少ChatGPT回复的长度,在提示符中包含长度或字符限制。使用更通用的方法,您可以在提示符后面添加以下内容: Respond as succinctly as possible. 说明,因为ChatGPT是英文语言模型,所以后面介绍的提示都以英文为例。 另外一些简化结果的提示: 不需要举例:No examples provided 举一个例子:One example provided 等等… … 思考方式 ChatGPT生成文本的最佳方法取决于我们希望LLM执行的特定任务。如果不确定使用哪种方法,可以尝试不同的方法,看看哪种方法最适合。我们将总结5中思考方式: 1. 思维链 (Chain-of-Thought) 思维链方法涉及为 ChatGPT 提供一些可用于解决特定问题的中间推理步骤示例。 2. 自我提问 该方法涉及模型在回答初始问题之前明确地问自己(然后回答)后续问题。 3. 分步思考 分步方法可以向ChatGPT 添加以下的提示: Let’s think...