ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇六）
1.1 控制输出
控制输出是一种先进的自然语言处理技术，其能够在AI模型生成文本的过程中实现更高级别的控制。通过提供特定的输入，如模板、特定词语或约束性条件，从而精准指导输出的生成过程。
1.1.1 文本生成
控制输出具有极高的价值，让我们能够将AI模型的生成能力用于创建符合特定模版或包含特定词汇的文本。这种技术不仅能够大幅提高文本生成的精度，也使我们能够根据需求进行高度的定制和微调。prompt公式为“基于以下模版生成一段文本：[插入模版]“。
输入prompt:
ChatGPT输出：
ChatGPT按照模版成功生成了一段文字。
1.1.2 文本补全
控制输出可以应用于文本补全任务中。它不仅提供了更高的生成准确性，而且允许用户按照需求定制喝细化模型的响应，从而使得文本补全过程更加顺畅、个性化，更具创造力和适应性。prompt公式为“使用以下词语完成句子：[插入词语]：[插入句子]“。
输入prompt:
ChatGPT输出：
从输出来看，ChatGPT成功补全了文本。
1.1.3 语言建模
控制输出可用于按特定风格或语法规则生成文本，这在需要生成符合某些要求或限制条件的文本的场景中尤为有用，例如翻译或摘要任务。需要注意的是，语言建模的效果取决于prompt的质量和相关性，以及所用的模型架构和训练数据。prompt公式为“生成遵循以下的语法规则的文本：[插入规则]:[插入上下文]“。
输入prompt:
ChatGPT输出：
ChatGPT成功按照语法规则生成了多条文本。
看完本节，你对使用prompt获得想要的回答是不是更有把握了？输出内容很丰富了，但这还不够。我们继续深入，看看自洽如何影响答案生成。
1.2 自洽
在prompt领域，“自洽”是一项重要的技术，其核心思想是在模型训练过程中引入反复回顾和自我纠正的机制，让模型对之前生成的内容进行检查，确保后续生成的内容与前面的内容一致。所以自洽在文本生成、数据验证、事实核查等任务中有着较好的效果。自洽的提示公式一般是在prompt开头或者最后，要求ChatGPT输出与我们提供的信息一致的内容，例如：“生成的信息与给出的信息相一致”。接下来我们从上述几个方面进行探讨。
1.2.1 文本生成
先看一个文本生成示例。假设我们要为华为手机Y生成一段评论，要求评论与事实相符，来看一下ChatGPT是如何答复的。
输入prompt:
1.2.2 文本摘要
自洽在文本摘要方面也可以发挥很大作用，比如要求ChatGPT按照与输入内容一致的方式进行概括。
输入prompt：
ChatGPT输出：
可以看到，ChatGPT的回答是自洽的，概括了可再生能源对于保护地球和改善生态环境的重要性，与我们输入的信息一致。
1.2.3 文本完善
如果想完善一段文本，可以只输入部分内容，在prompt中要求ChatGPT以与提供的上下文一致的方式完成句子，确保输出与输入自洽。
输入prompt:
ChatGPT输出：
1.2.4 事实核查
针对上下文中出现具体数据信息的情况，可以要求ChatGPT进行自洽性检查，确保内容符合事实。
输入prompt:
ChatGPT输出：
1.2. 5 数据验证
针对数据差异的情况，可以使用ChatGPT进行数据验证，确保给定数据的一致性。
输入prompt:
ChatGPT输出：
ChatGPT对气温数据进行了自洽性检查，得出结论：这段信息在理论上是自洽的，但在某些地理和气候条件下可能会显得不太可能，这符合现实情况。
自洽的prompt非常重要，它有助于提高ChatGPT输出结果的可靠性和准确性，帮助我们更好地利用ChatGPT获得想要的结果，使人工智能技术更加透明、可信。与此同时，我们也可以利用ChatGPT的自洽能力执行数据验证、事实核查等任务。在实际应用中自洽值得充分重视和使用。
