ChatGPT高效提问—prompt基础

ChatGPT高效提问---prompt基础

​ 设计一个好的prompt对于获取理想的生成结果至关重要。通过选择合适的关键词、提供明确的上下文、设置特定的约束条件,可以引导模型生成符合预期的回复。例如,在对话中,可以使用明确的问题或陈述引导模型生成相关、具体的回答;在摘要生成中,可以提供需要摘要的文章段落作为prompt,以确保生成的摘要准确而精炼。

1.1 prompt基本原则

  • 简明清晰

    切忌表述复杂或含有歧义,尽可能简洁地表达主题,避免不必要的描述,以便ChatGPT准确理解我们的意图。使用简单易懂的语言,避免使用复杂的术语或语法结构。如果有术语,应该定义清楚。

不合格的prompt示例:

合格prompt的示例:

  • 具体化

    提供尽可能具体和详细的信息,以便ChatGPT更好地理解我们的意图。应提供相关的关键词、时间、地点和其他必要的细节

不合格的prompt的示例:

合格的prompt的示例:

  • 聚焦

    prompt一定要一针见血、关键点明确,避免问题太宽泛或太开放。

    不合格prompt的示例:

​ 合格prompt的示例:

  • 要有上下文

    在prompt中给出上下文信息,以便ChatGPT更好地理解我们的需求。

    不合格的prompt的示例:

​ 合格prompt的示例:

  • 确定生成目标

    在prompt中明确指定生成目标。这可以帮助ChatGPT更好地理解我们的意图,生成更精确的回复。

    不合格prompt的示例:

​ 合格prompt的示例:

  • 使用正确的语法、拼写以及标点符号

​ 在编写prompt时,一定要注意语法、拼写以及标点符号的正确性,尤其是在使用英文prompt的时候,否则可能会造成ChatGPT生成的内容与你的预期相去甚远。

​ 不合格prompt的示例:

​ 合格prompt的示例:

  • 验证准确性

    编写完prompt后,须仔细检查以确保它准确表达了你的意图。尽可能想象不同的回复和场景,并确保prompt在这些情况下仍然准确和相关。

1.2 prompt组成元素

一个基础的prompt需要包含几个元素,如表所示。

基础prompt组成要素

中文名称 英文名称 是否必填 含义
指令 instruction 必填 希望模型执行的具体任务
语境 context 选填 也称上下文,可以引导模型输出更好的回复
输入数据 input data 选填 向模型提供需要处理的数据
输出指标 output indicator 选填 告知模型输出的类型或格式

按照这个格式写prompt,模型返回的结果一般不会差。当然,prompt不一定要包含所有4个元素,而可以根据自己的需求排列组合。下面就以"策划年会流程"为例,看看如何使用这4个元素,如表所示。

基础prompt组成要素示例

中文名称 prompt中的描述
指令 策划年会流程
语境 公司举办年会
输入数据 领导发言、奖品发放、才艺表演等环节
输出指标 Markdown格式

输入prompt:

ChatGPT输出:

从输出结果来看,ChatGPT按照要求策划了公司年会流程,包括必要的几个环节,并以Markdown格式输出。下面介绍稍微复杂一些的prompt组成元素,其完备性更高,比较适用于编写prompt模板,如表所示。

高级prompt组成要素

中文名称 英文名称 是否必填 含义
能力与角色 capacity and role 选填 希望模型扮演什么角色
洞察力 Insight 选填 背景信息或上下文
指令 statement 必填 希望模型做什么
个性 personality 选填 希望模型以什么风格或方式回答
尝试 experiment 选填 要求模型提供多个答案

将以上元素组合在一起,就形成了一个更详细、更明确的prompt,我们称之为高级prompt。对比基础prompt,使用高级prompt生成的结果会更加精确,相关性也更强。以"用鲁迅的风格进行创作"为例,高级prompt的组成要素如表所示。

中文名称 prompt中的描述
能力与角色 文学家鲁迅
洞察力 指定年代背景、1980年
指令 写日记
个性 文言文的形式
尝试 三篇

输入prompt:

ChatGPT输出:

从输出结果来看,ChatGPT比较成功地以鲁迅的风格撰写了三篇日记,语言生动,符合预期。因此,对于更复杂的任务,大家可以参考高级prompt组成元素进行输入。

备注:以上的案例都在小蜜蜂AI学习网站完成,网址:https://zglg.work

相关推荐
DisonTangor16 分钟前
阿里通义千问开源Qwen2.5系列模型:Qwen2-VL-72B媲美GPT-4
人工智能·计算机视觉
豆浩宇17 分钟前
Halcon OCR检测 免训练版
c++·人工智能·opencv·算法·计算机视觉·ocr
LLSU1321 分钟前
聚星文社AI软件小说推文软件
人工智能
JackieZhengChina24 分钟前
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界
人工智能·智能手机
ShuQiHere25 分钟前
【ShuQiHere】 探索数据挖掘的世界:从概念到应用
人工智能·数据挖掘
嵌入式杂谈25 分钟前
OpenCV计算机视觉:探索图片处理的多种操作
人工智能·opencv·计算机视觉
时光追逐者27 分钟前
分享6个.NET开源的AI和LLM相关项目框架
人工智能·microsoft·ai·c#·.net·.netcore
东隆科技27 分钟前
PicoQuant公司:探索铜铟镓硒(CIGS)太阳能电池技术,引领绿色能源革新
人工智能·能源
DisonTangor39 分钟前
上海AI气象大模型提前6天预测“贝碧嘉”台风登陆浦东 今年已多次精准预测
人工智能
人工智能培训咨询叶梓1 小时前
生成式人工智能在无人机群中的应用、挑战和机遇
人工智能·语言模型·自然语言处理·aigc·无人机·多模态·生成式人工智能