我相信AI大模型这个字你一定已经听烂了，那么在这篇文章中，咱们讲人话，聊聊大模型如何提高我们的效率以及如何更好的使用大模型。
Prompt（指令）
和人一样，人与人之间的沟通需要使用语言，比如使用中文，英文，人与计算机沟通需要语言，比如Java，Python，那么人与大模型沟通同样需要某种东西，而这种东西有一个专业术语Prompt，翻译过来就是指令，只不过特殊的是，这个指令是使用自然语言表示的，自然语言就是我们人与人之间的语言，而不是诸如Java和Python这样的编程语言。所以这就让与大模型沟通，让大模型帮我们做事变得异常简单，大模型就像一个人一样，能听懂并理解我们的语言，并同样以自然语言的方式给出我们答案。这也许就是大模型的魅力。了解了什么是Prompt之后，接下来就是如何更好的使用Prompt，就如说话有套路一样，Prompt同样也有一些使用技巧，总体来说，主要是具体，丰富，少歧义， 大模型从某种意义上来说是一个近乎全知全能的人，他吸收了全人类的知识，也正因如此，你提的问题需要收窄知识域 ，这样AI的回答才会更加准确，也就是少歧义，具体表现形式为角色扮演 ，比如你碰到一个SpringBoot相关的问题，你可以这样开头：你是SpringBoot的核心开发者，你需要根据你的专业知识回答下面问题，xxx，这样做你得到的答案往往会比你直接问要准确一些。AI大模型也可以和人一样，现学想用 ，具体表现形式就是举例子，比如，给定一段描述以及一个词，需要判断这个词和描述是否吻合，但是对输出格式由要求，比如用JSON格式输出。那么可以这样问大模型
你的任务是判断一段描述和一些关键字是否匹配，但是输出格式只能包含一个JSON对象
例子:
关键字：Java编程语言
描述：Java is a high-level, class-based, object-oriented programming language that is designed to have as few implementation dependencies as possible. It is a general-purpose programming language intended to let programmers write once, run anywhere (WORA),[16] meaning that compiled Java code can run on all platforms that support Java without the need to recompile.[17] Java applications are typically compiled to bytecode that can run on any Java virtual machine (JVM) regardless of the underlying computer architecture. The syntax of Java is similar to C and C++, but has fewer low-level facilities than either of them. The Java runtime provides dynamic capabilities (such as reflection and runtime code modification) that are typically not available in traditional compiled languages.
输出: {code:200}
注意如果不匹配则是 {code:500}
用户输入:
关键字：Go编程语言
描述：Go is a statically typed, compiled high-level programming language designed at Google[12] by Robert Griesemer, Rob Pike, and Ken Thompson.[4] It is syntactically similar to C, but also has memory safety, garbage collection, structural typing,[7] and CSP-style concurrency.[13] It is often referred to as Golang because of its former domain name, golang.org, but its proper name is Go.[14]掌握这两种技巧基本就可以了，当然值得一提的是，在Prompt调优中，还有很多做法，不过我觉得他们都有点复杂，不太适合日常的任务，更加适合和程序结合起来，比如思维链，自洽性，思维树。其中思维链的核心就是让AI一步一步来，本质就是丰富了上下文，有了更多的背景知识。如果你想使用，可以在Prompt中加上这样一句"咒语" think step by step
这就是我日常和大模型沟通的方式，这样做确实提高了大模型的准确性，你可以试试，反正试试也不亏，不过在使用大模型之前，我们可能需要对齐一下对大模型的认知，在我的认知中大模型是一个人，这个人知识渊博，但是人无完人，总会犯错。当你带着这样的视角去看待大模型的时候，一切都开始变得不同了。如果你对大模型的其他应用感兴趣，欢迎关注，我们下期见。