提示工程师(Prompt Engineer)是什么?

简介: 提示工程师(Prompt Engineer)是什么?

Prompt 工程师是什么?

是识别人工智能的错误和隐藏功能,以便开发者可以对这些发现进行处理。

如果你正在寻找科技领域最热门的工作,你可以尝试了解如何与AI聊天机器人交流,这可能会让你得到一份生成式人工智能Prompt工程师的工作。

Prompt工程师擅长对运行在大型语言模型上的AI聊天机器人提问,来获得所需的回答。与编写代码的传统计算机工程师不同,Prompt工程师通过向AI询问一系列逻辑缜密的问题来测试AI系统是否存在任何奇怪的行为或问题。

所谓提示工程师,也就是AI训练师,即通过与AI交互写出相关提示,以帮助用户操作AI生成更完美的内容,并帮助公司培训员工使用这些工具。简而言之,提示工程师相当于是设计师、文案和程序员三者的结合体。

ChatGPT引发的资本盛宴还在持续上演,每个人都在谈论它背后的AI技术,每个人都在担心自己会不会被AI替代,但很少有人注意到,这项技术带来的新就业岗位。这种岗位被称为“提示工程师”(Prompt Engineer),年薪可高达33.5万美元(约合人民币230万元),但不要求员工必须持有计算机工程学位。比如,谷歌投资的初创公司Anthropic,正在旧金山招聘“提示工程师和图书馆员”一职,薪水高达33.5万美元。

image.png


为什么要学习Prompt?

提高生成结果的准确性:Prompt是一种重要的工具,可以用于引导GPT生成特定的输出结果。通过优化Prompt的设计,可以提高GPT的生成结果准确性和效率,减少输出的错误率。

能够控制生成内容:Prompt可以让用户控制GPT生成的内容。通过改变Prompt的内容和格式,可以控制GPT生成的风格和表达方式。例如,如果您想让GPT生成一篇文章,您可以设置Prompt,让GPT生成一个指定主题的文章。

帮助模型理解任务:Prompt能够帮助模型更好地理解任务。通过设计合适的Prompt,可以让模型更好地理解任务的要求,从而生成更准确、更有针对性的结果。例如,对于一项机器翻译任务,通过设置Prompt,可以指导模型翻译特定领域的术语和表达方式。

image.png


Prompt常见使用方法有哪些?

基础格式

最基础的prompt格式是一个简单的句子或者短语,用于向模型提供一个开始的话题或者方向。

例如:“写一篇科幻小说”,“描述一下夏日的海滩”,“写一个简短的故事”等等。这种基础格式的prompt通常会引导模型生成相关的文本。

对话式格式

对话式的prompt格式可以用于与模型进行一段对话,让模型根据先前的输入来生成回复。

例如:“今天北京天气怎么样?”“....”“我穿什么衣服比较合适?”等等。

完整的段落格式

完整的段落格式通常用于让模型生成一篇完整的文章或者段落。这种格式通常会提供更加详细的背景信息,例如主题、角色、地点、事件等等。

例如:“写一篇关于狗的故事,主人公是一只忠诚的拉布拉多,它在某个城市里生活,并且有一个主人叫做杰克。故事可以以狗为中心,也可以包含一些其他的元素。”

条件式格式

条件式格式的prompt会提供一些条件,模型需要根据这些条件来生成文本。

例如:“如果你有一百万美元,你会做什么?”这种格式通常会在一些有趣的场景下使用,例如玩游戏或者生成有趣的对话。

答案格式

答案格式的prompt通常会给出一些问题,并要求模型回答问题。这种格式可以用于生成问题回答系统,也可以用于生成文章摘要等等。

例如:“谁是美国第一位总统?”、“什么是人工智能?”等等。

多轮对话格式

多轮对话格式的prompt通常用于进行更加复杂的对话,这种格式会在之前的对话基础上继续进行。例如,“昨天我去了海边,玩得很开心。你最近做了什么有趣的事情吗?”这种格式需要模型能够记忆之前的对话内容并继续进行。

段落开头格式

段落开头格式的prompt通常会提供一些开头的句子或者段落,让模型在其基础上继续进行生成。

例如:“骑士在古代是一种非常重要的职业。他们通常被视为勇敢、正义和荣誉的象征。请你写一篇关于骑士的故事。”这种格式通常用于指导模型在一个特定的主题上进行生成。

多样性控制格式

多样性控制格式的prompt通常用于控制模型生成文本的多样性。

例如:“写一篇故事,其中一个关键词是‘猫’,但是请确保每次生成的结果都不同。”这种格式可以用于生成更加有趣和多样化的文本结果。

语境生成格式

语境生成格式的prompt通常会在上下文中提供一些文本,让模型根据上下文进行生成。

例如:“在这个故事中,主人公是一个名叫王飞的男人。请继续写这个故事,描述王飞遇到的一些挑战和冒险。”这种格式通常用于指导模型在一个特定的语境中进行生成。

列表生成格式

列表生成格式的prompt通常会提供一个列表,让模型在其基础上生成文本。

例如:“以下是一些关于旅行的主题:1.最喜欢的旅行地点;2.最喜欢的旅行伴侣;3.最喜欢的旅行方式。请你根据这些主题写一篇有关旅行的文章。”这种格式通常用于指导模型生成一个特定的主题列表,并在其基础上进行生成。

摘要生成格式

摘要生成格式的prompt通常会提供一篇文章,并要求模型生成一个摘要。

例如:“请根据以下文章生成一个摘要:……”这种格式通常用于指导模型学会从大量信息中提取出关键信息,并生成一个简洁的摘要。

文本修改格式

文本修改格式的prompt通常会提供一些文本,让模型对其进行修改。

例如:“以下是一篇不完整的文章,请你对其进行修改和完善:……”这种格式通常用于指导模型学会对文本进行修改和编辑。

填空格式

填空格式的prompt通常会提供一段文本,并在其中留下一些空格,让模型填写空格。

例如:“以下是一段有空格的文本,请你填写出正确的答案:________________ ,汗滴禾下土。”这种格式通常用于指导模型学会理解文本中的语境,并根据其填写出正确的答案。

代理人对话格式

代理人对话格式的prompt通常会提供一个对话开始,让模型继续对话。

例如:“你现在的身份是鲁迅,请你基于这个身份跟我对话”,“... ...”,“你当时写《从百草园到三味书屋》这篇文章的初衷是什么?”这种格式通常用于指导模型学会在特定的情境下进行对话生成。

情感生成格式

情感生成格式的prompt通常会提供一个情感或情绪,让模型在其基础上进行生成。

例如:“请你写一篇描述悲伤情感的文章。”这种格式通常用于指导模型学会在特定的情感或情绪下进行生成。

特别注意:

为了让GPT更好地理解Prompt,可以采用以下几种方式:

1.尽可能提供清晰、简洁的Prompt,避免使用过于复杂、难以理解的句子和术语;

2.在Prompt中包含上下文信息,以帮助GPT更好地理解任务和目标;

3.尽可能提供详细的指令和说明,以确保GPT能够准确地完成任务。这包括使用明确的语言和具体的示例。



相关文章
|
存储 分布式计算 算法
分布式存储单主、多主和无中心架构的特征与趋势
分布式存储单主、多主和无中心架构的特征与趋势
分布式存储单主、多主和无中心架构的特征与趋势
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
掌握Prompt写作技巧:写出完美Prompt的秘籍
这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程,以及优秀Prompt应具备的各个要素入手,逐步展开详细的解析和实用示例,让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。
|
5月前
|
JSON 测试技术 API
大模型工程师基础之学会使用openai
本系列教程涵盖OpenAI API基础到高级应用,包括文本生成、图像处理、语音交互、会话管理、流式响应、文件输入、推理模型及性能评估等十大核心功能。适合新手入门与工程师实践,助您掌握大模型开发关键技术。从简单Prompt设计到复杂多模态任务,逐步深入,结合实例代码与最佳实践,提升实际开发能力。希望这些内容对您有帮助!
498 11
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
LLM 大模型学习必知必会系列(二):提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
|
人工智能 自然语言处理 机器人
【Prompt Engineering 提示词工程指南】​文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理​
本文介绍了使用提示词与大语言模型(LLM)交互的基础知识。通过调整参数如温度(Temperature)、最高概率词元(Top_p)、最大长度(Max Length)及停止序列(Stop Sequences),可以优化模型输出。温度参数影响结果的随机性;Top_p 控制结果的多样性;最大长度限制输出长度;停止序列确保输出符合预期结构。此外,频率惩罚(Frequency Penalty)和存在惩罚(Presence Penalty)可减少重复词汇,提升输出质量。提示词需包含明确指令、上下文信息、输入数据及输出指示,以引导模型生成理想的文本。设计提示词时应注重具体性、避免歧义,并关注模型的具体行为
1314 1
【Prompt Engineering 提示词工程指南】​文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理​
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL Java
【MySQL】基础语法大全
【MySQL】基础语法大全
461 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Prompt提示词的精华点缀,这一篇文章就懂了!
Prompt提示词的精华点缀,这一篇文章就懂了!
275 0
|
人工智能
【AI大模型应用开发】1.2 Prompt Engineering(提示词工程)- 站在巨人的肩膀上,超实用!常用提示词整理
【AI大模型应用开发】1.2 Prompt Engineering(提示词工程)- 站在巨人的肩膀上,超实用!常用提示词整理
400 0
Linux线程总结---线程的创建、退出、取消、回收、分离属性
Linux线程总结---线程的创建、退出、取消、回收、分离属性
|
JavaScript 前端开发 Docker
全栈开发实战:结合Python、Vue和Docker进行部署
【4月更文挑战第10天】本文介绍了如何使用Python、Vue.js和Docker进行全栈开发和部署。Python搭配Flask创建后端API,Vue.js构建前端界面,Docker负责应用的容器化部署。通过编写Dockerfile,将Python应用构建成Docker镜像并运行,前端部分使用Vue CLI创建项目并与后端交互。最后,通过Nginx和另一个Dockerfile部署前端应用。这种组合提升了开发效率,保证了应用的可维护性和扩展性,适合不同规模的企业使用。
733 4