大语言模型提示技巧(一)-指令要清晰、具体

在与大语言模型对话时,应该提供尽可能清晰和具体的指令来表达希望模型执行的操作,这将有助于模型给出接近你所期待的输出,并降低得到无关或不正确回复的可能性。但需要注意的是,编写清晰的指令不意味着编写简短的指令,事实上,更长的提示实际上更清晰且提供了更多的上下文,这会使得大语言模型输出更详细更相关的内容。

本文介绍了编写清晰、具体指令的几个策略。以下所有示例的实测,均使用文新大模型3.5。
策略1:使用分隔符清晰地表示输入的不同部分

通常指令中会包含表达用户目的"指令"本身及"指令"所在处理的"内容",此时可以采用分隔符来标识文字的不同部分,以清晰分隔"指令"与"内容"。一般使用的分隔符可以是:```,"",<>, ,<\tag>等,其选用原则是避免与"内容"中使用到的符号相同。
例:
请将以下由'''包含的内容总结成一句话。
'''为什么年度计划都没有用?为什么年度目标总是无法实现? 在很多人又一次开始循环,制定新年计划,然后到年底对自己失望之前, 我想提醒你,绝大多数人的年度计划是没有用的。 问题在哪里? 绝大多数人的计划和目标,都是模糊的,泛泛的,没有操作意义的,比如,我想赚钱,我想提高英语,我想减肥,我想创业。。。 结果呢? 没有什么结果。 要么只是简单尝试几下就偃旗息鼓了。 要么根本没有任何行动。 如果没有一系列有系统、有策略的行动,所有的梦想、所有的目标、所有的计划,都只是空想,必然会失败。 我们会焦虑,信心受打击,放弃目标,怀疑自己。 那么,为什么新年之际,大家都还这么喜欢做规划、做计划、定目标呢? 因为人人都希望有新的开始,都希望有更好的变化。 新年是表达这样的愿望最好的时机。 这是心理学中很常见的现象,人人都喜欢"重新开始"。 在每一年的开始,人们都会有强烈的愿望,感受到鼓舞,希望给一次机会。 我们把这个,叫做"一月的动力"! 一月的动力是真实的,不过,如果你的目标无法做到SMART原则:具体明确、可衡量、有现实可能性、有时间限制。。。那么,到二月份、三月份,现实就会给你扇一个大耳刮子。 事实上,任何值得奋斗的目标,都需要有足够长的时间去努力、争取。 我们也用新年的机会,来回顾自己的重大成绩,并做新目标的展望, 新年是最好的机会。'''

策略2:要求一个结构化的输出
如果你期待大模型的输出是结构化的形式,可以要求大模型直接输出标准格式化文本,比如Json、HTML 等格式,以便你可以清晰分辨出输出的各个部分,甚至可以复制后直接在你的文本或代码中使用。
例:
请生成包括类别、名称、作用和适用人群的五个虚构化妆品清单,并以 JSON 格式提供,其中包含以下键:类别、名称、作用、适用人群。

策略3:要求模型检查是否满足条件
有时候任务做出的假设可能是不成立的,此时我们可以告诉模型先检查假设,如果假设不成立,指示模型停止执行。我们还可以考虑潜在的边缘情况以及模型应该如何处理它们,以避免意外的错误或结果。
例:
您将获得由三个单引号括起来的文本。如果它包含一系列的指令,则需要按照以下格式重新编写这些指令:

第一步 - ...

第二步 - ...

...

第N步 - ...

如果文本中不包含一系列的指令,则直接写"未提供步骤"。

'''五花肉切成均匀的方块。入开水中滚一下,捞出控干水分。把铁锅烧热,下入控干水的五花肉,用中火翻炒,炒出的油取出。待油基本控干,肉面呈黄色,下入冰糖,蒜姜、八角、切碎的红椒继续翻炒。待冰糖基本炒化,锅想冒烟之前,加入没过肉的开水炖。十分钟后转小火,加少许盐,炖至汤汁基本收干,开锅翻炒几下,表面色泽呈金黄,锅内吱吱拉拉作响,这时即刻出锅。'''

例:

您将获得由三个单引号括起来的文本。如果它包含一系列的指令,则需要按照以下格式重新编写这些指令:

第一步 - ...

第二步 - ...

...

第N步 - ...

如果文本中不包含一系列的指令,则直接写"未提供步骤"。

''2024年元旦假期,全国文化和旅游市场平稳有序。经文化和旅游部数据中心测算,元旦假期3天,全国国内旅游出游1.35亿人次,同比增长155.3%;实现国内旅游收入797.3亿元,同比增长200.7%。'''

策略4:提供少量示例

即在要求模型执行实际任务之前,提供给它少量成功执行任务的示例。这使得大模型能够尽量按照示例的形式或风格回复你的问题。

例:

请以给出的对话风格继续回答问题。

<问>: 什么是耐心细致?

<答>: 做事耐心细致就像是一只蜜蜂采蜜。蜜蜂在采蜜的过程中,需要不断地飞到花朵上,用自己的嘴巴吸取花蜜,然后再飞到下一朵花上。这个过程需要非常耐心和细致,否则就无法采到足够的花蜜。同样地,做事也需要我们耐心地去完成每一个步骤,才能取得好的成果。

<问>: 什么是坚韧不拔?

相关推荐
老周聊架构2 天前
架构火花 | 提示词工程在AI时代下的思考
人工智能·架构·提示词工程
沛沛老爹4 天前
Prompt Engineering 基础原理:从入门到实践
llm·prompt·提示词·提示词工程·核心原则·思维链技术
汐ya~4 天前
提示词工程:AI 总误解指令?用XML标签提升3倍准确率
xml·人工智能·prompt·提示词工程·大模型llm
Java后端的Ai之路5 天前
【分析式AI】-数据建模
人工智能·aigc·生成式ai·数据建模·分析式ai
般若Neo6 天前
【AI通识】生成式人工智能通识
人工智能·aigc·生成式ai
阿杰学AI15 天前
AI核心知识35——大语言模型之Generative AI(简洁且通俗易懂版)
人工智能·ai·语言模型·chatgpt·aigc·生成式ai·generative ai
闽农15 天前
Trae、Cursor生成式AI,Builder智能体体验报告
人工智能·生成式ai·builder智能体
Tezign_space16 天前
工业制造企业数字化转型实践:基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构
重构·生成式ai·制造·内容运营·数字化转型·内容中台·社媒矩阵
龙智DevSecOps解决方案16 天前
Perforce《2025游戏技术现状报告》Part 2:生成式AI在汽车和制造、媒体和娱乐等行业的应用趋势
生成式ai·游戏开发·perforce·ai应用
realhuizhu17 天前
凌晨3点,代码"完美"却报错?你需要一位"数字法医"
提示词工程·deepseek·ai调试·程序员效率·bug修复