怎么写好一个 Prompt？

嘿，小伙伴们！是不是有朋友试用 ChatGPT 后，觉得她总是给不出自己期望的回复呢？那是因为我们还沒有掌握到使用要领哈。

今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，及工作原理，并用简单的范例让你了解如何用他、避开陷阱，以及如何获得更好的 ChatGPT 回复。

案例参考：

用 AI 绘图画了亿些小姐姐。。。

不需要编写代码，也能成为Hive SQL面试高手？ChatGPT告诉你...

高质量的 Prompt，可以使 AI 成为你的得力助手！

Prompt 是什么？

如果你需要別人帮忙做事，就需要给他具体的「指令」或「提示」；把角色换成 ChatGPT，Prompt 就是你问问题或提出请求的文字提示。

而决定 ChatGPT 回答质量的重要因素，就在于你提供的「Prompt」是否足够完善。

分享一个使用 ChatGPT 的小技巧：

1、把 ChatGPT 当成人来对待，她知道全世界的知识

2、让她角色扮演，如让她充当算法工程师

3、精准的描述自己的问题，就像你安排你的助手去解决一个问题

4、她会犯错误，可以给出一些示例，她会学着你的表达方式给出反馈

5、把她当成你的助手

提示工程的工作原理

prompt engineering：提示工程

由于指令依赖模型的训练方式或它们训练的数据，有一些特定的 prompt 格式特别有效，并且与目前的任务更好地匹配。下面我们介绍了一些我们发现工作可靠的 prompt 格式，但你可以随意探索可能最适合你任务的不同格式。

经验和例子

注意：“ {此处输入文字} ”是实际文本/上下文的占位符

1. 使用最新模型

为获得最佳效果，我们通常建议使用最新、功能最强大的模型。截至 2022 年 11 月，最佳选择是用于文本生成的“text-davinci-003” 模型和用于代码生成的“code-davinci-002”模型。

2. 用###或“””分隔指令和上下文

不太有效的❌：

将下面的文本总结为最重要的要点列表。
{此处输入文字}

更好的✅：

将下面的文本总结为最重要的要点列表。
文本：""" 
{此处输入文本} 
"""

3. 清晰的描述

尽可能详细、具体说明上下文、结果、长度、格式、样式等

不太有效的❌：

写一首关于 OpenAI 的诗。

更好的✅：

以{著名诗人}的风格写一首关于 OpenAI 的鼓舞人心的短诗，重点介绍最近的 DALL-E 产品发布（DALL-E 是一种文本到图像的 ML 模型）

4. 阐明所需的输出格式。

不太有效的❌：

提取下面文本中提到的实体。提取以下 4 种实体类型：公司名称、人名、特定主题和主题。
文字：{文字}

当显示特定格式要求时，模型会更好地响应。这也使得以编程方式可靠地解析出多个输出变得更加容易。

更好的✅：

提取下面文本中提到的重要实体。首先提取所有公司名称，然后提取所有人员姓名，然后提取适合内容的特定主题，最后提取一般总体主题
所需格式：
公司名称：<comma_separated_list_of_company_names>
人员名称：-||-
特定主题：-||-
一般主题：-||-
文本：{text}

5. 零样本、少量样本，若两者都不起作用，然后进行微调

✅ 零样本

从下面的文本中提取关键字。
文本：{text}
关键词：

✅ Few-shot - 提供几个例子

从下面相应的文本中提取关键词。
文本 1：Stripe 提供 API，网络开发人员可以使用这些 API 将支付处理集成到他们的网站和移动应用程序中。
关键词 1：Stripe、支付处理、API、Web 开发人员、网站、移动应用程序
##
文本 2：OpenAI 训练了非常擅长理解和生成文本的尖端语言模型。我们的 API 提供对这些模型的访问，可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。
关键词 2：OpenAI，语言模型，文本处理，API。
##
文本 3：{text}
关键词 3：

✅微调：查看微调最佳实践微调最佳实践。

6. 减少“不严肃的”和不精确的描述

不太有效的❌：

这个产品的描述应该很短，只有几句话，不要太多。

更好的✅：

使用 3 到 5 句话的段落来描述该产品。

7. 与其说什么不该做，不如说什么该做

不太有效的❌：

以下是代理和客户之间的对话。不要询问用户名或密码。不要重复。
客户：我无法登录我的帐户。
代理人：

更好的✅：

以下是代理和客户之间的对话。代理将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免询问与 PII 相关的任何问题。不要询问用户名或密码等 PII，而是让用户参阅帮助文章 www.samplewebsite.com/help/faq
客户：我无法登录我的帐户。
代理人：

8. 特定代码生成——使用“引导词”将模型推向特定模式

不太有效的❌：

# 编写一个简单的 python 函数
# 1. 问我一个以英里为单位的数字
# 2. 它将英里转换为公里

在下面的代码示例中，向模型添加 “import” 提示它应该开始用 Python 编写。（类似地，“SELECT” 是 SQL 语句开始的一个很好的提示。）

更好的✅：

# 编写一个简单的 python 函数
# 1. 问我一个以英里为单位的数字
# 2. 它将英里转换为公里
import

参数

通常，我们发现 model 和 temperature 是改变模型输出的最常用参数。

1. model-更高性能的模型更昂贵并且具有更高的延迟。
2. temperature-衡量模型输出不太可能的标记的频率。越高temperature，输出越随机（并且通常具有创造性）。然而，这与“真实”不同。对于大多数事实用例，例如数据提取和如实问答，temperature0 是最好的。
3. max_tokens( maximum length) - 不控制输出的长度，而是令牌生成的硬截止限制。理想情况下，您不会经常达到此限制，因为您的模型会在它认为完成时或达到您定义的停止序列时停止。
4. stop（停止序列） - 一组字符（标记），在生成时会导致文本生成停止。

有关其他参数说明，请参阅API 参考。

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