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简介

ChatGPT 是一种基于人工智能(AI)技术的应用,它可以通过文字和使用者进行对话和回答问题。它采用的人工神经网络和深度学习等技术,能够学习大量的语言数据,并从中提取出语言规律和模式,从而生成具有逻辑和语法正确性的文本。与其对话,你会惊奇地发现它就如同一个博学多才的老师/助手,可以按照你的要求完成各类任务,包括但不限于:解答问题、提供建议、分析数据、编写文章、编写代码、翻译文本等。

但有些时候,它的回答并不是我们所期望的。例如,我们想知道财经新闻中经常提到的“基点”是什么意思,如果我们直接问“基点是什么意思”,它的回复很可能不是我们想了解的内容。这时候我们可以通过补充上下文信息,将想了解的内容带入到一个情景当中,使它的回复更加准确。举个例子,我们可以这样问:“美联储宣布加息50个基点”中的“基点”是什么意思

提示工程

上述通过补充上下文信息来增加AI回复准确性的方法,属于提示工程的范畴。提示工程(Prompt Engineering),是在AI大语言模型出现后一种比较新的学科,旨在通过设计合适的输入提示来引导AI生成符合预期的回答或输出。对于研究人员,还可以利用提示工程来优化模型性能、促进模型创新、拓展模型应用等。对于我们普通使用者,通过提示工程可以让我们获得更加准确、可靠、实用的回复以及完成一些复杂场景的任务(如算术推理)。

常用的提示工程技巧有:

  • 构建角色

  • 给出指令/任务

  • 提供上下文

  • 构建题目

  • 给出一些示例

构建角色

构建角色,是一种非常实用的提示工程技巧。通过构建角色,可以将AI模型带入到某个角色之中,使其生成符合该角色身份的回答,提高回答内容的质量。

例如,你想了解“四大发明”的历史,你可以构建一个历史学教授的角色,描述他正在准备一场关于“四大发明”的主题演讲并写了一篇演讲稿,然后用提示词“内容如下:”来引导AI生成内容。

通过上图可以看出,相比直接问“四大发明”,使用构建角色的方式引导AI可以让回答更加丰富和清晰。

我们可以利用构建多个不同角色的方法,去获得到不同角度的回复。下面我们让AI分别带入罗密欧和朱丽叶这两个角色,模拟生成他们相互写给对方的情书。

给出指令/任务

通过给出明确的、限定性的指令和任务要求,我们可以让AI严格按照我们希望的方式回复。下面是一些例子:

利用AI总结文字内容生成标题和概述。

利用AI安排旅行计划和进行翻译工作。

利用AI编写文案。

提供上下文

通过提供上下文信息,补全相关问题的适用条件、出现场景、规律规则等内容,来提高AI回复的质量。

举个例子,让AI解释意思意思是什么意思。通过下图可以看出,提供上下文后的AI回复更丰富、更准确些。

构建题目

我们可以通过将问题设计成一道考题的形式,向AI提出询问,从而获取我们所期望的回复。

例如,当我们想不出更多的形容词时或想修改句子时,可以通过下图展示的方式,将问题考题化来获得AI准确的回复。

反过来,其实也可以让AI来给我们出考题。

给出一些例子

AI会挖掘和分析我们给出例子中的规律,利用这个特性,我们可以通过举例来引导AI生成我们所期望的回复。

通过下图我们可以发现,AI利用了我们提供的例子,成功地推理出张家8个孩子的名字与方位词有关、各城市的宣传标语都是用2个4字短句组成且第2个短句会包含城市的名称,最终给出了我们所期望的回复。

更多

本文涉及的提示工程技巧只是提示工程的一小部分,提示工程作为一门学科,涉及类目和体系都非常的广泛。如果你感兴趣,可以在网络搜索“提示工程”、“Prompt Engineering”等关键词了解相关讯息。

目前的AI其实并不能像人一样思考,虽然它给出的回答可能会让你觉得惊讶,但本质上AI的回答仍是一系列数学函数运算的结果,并没有真正的感知和思维能力。不过对我们来说,与其问AI能不能像人一样思考,不如问AI能不能做到人能做到的事情更有意义。