你一定要知道的ChatGPT4个提示使用方法让你的提问回答得更准确

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你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确

我们大多数人在使用 ChatGPT 时都犯了错误。

  • 我们没有在提示中包含示例。

  • 我们忽略了我们可以通过角色来控制 ChatGPT 的行为。

  • 我们让 ChatGPT 猜测一些信息,而不是提供它一些信息。

这是因为我们大多时候使用的是一些标准提示,这些提示可能帮助我们一次完成工作,但并不总是有效。比如有时候答非所问,或者是跑题千里。

我们需要学习如何创建高质量的提示以获得更好的结果。这就要求我们学习提示工程!在本指南中,将学习提示工程中使用的 4 种技巧,这些技巧可以让 GPT 能够回答得更加精准。

你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确

1. Few Shot 标准提示,为提示添加例子

Few Shot 标准提示是我们之前见过的标准提示再加上举例,但其中包含任务的举例。

例子可以让我们的提问更加有相对性,ChatGPT 可以根据例子来生成回答。

Few Shot 标准提示包括 任务描述、示例和提示。在这种情况下,提示的开头是任务描述,接下来是示例,最后才是具体的提示。

以下是一个标准提示 Few Shot 的组成部分。

你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确标准提示组成部分

现在让我们创建一个提示。假设我们想从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码。

这是大多数人会使用的标准提示:

从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码。

这可能可以完成工作,但有时可能回答得不够准确。在这种情况下,必须使用 Few Shot 标准提示。

从文本“我要从洛杉矶飞往迈阿密”中提取机场代码:

机场代码:LAX,MIA

从文本“我要从纳什维尔飞往堪萨斯城”中提取机场代码:

机场代码:BNA,MCI

从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码:

机场代码:

如果我们在 ChatGPT 上尝试这个提示,GPT 将会按照 例子中指定的格式(MCO、BOS)获得机场代码。

请记住,研究发现,实例中的是否是真实的答案并不重要,但存在实例的标签空间很重要。标签空间是给定任务的所有可能标签(比如 机场代码:BNA,MCI)。你甚至可以通过提供来自标签空间的随机标签来改进提示的结果。

如果您在 ChatGPT 上尝试随机更改 机场代码标签,您仍将获得正确的机场代码 MCO 和 BOS。

无论您的实例答案是否正确,比如只是包括来自标签空间的随机标签。都将有助于改进结果,并指导模型如何格式化提示的答案。

注意:如果读者在输入提示不能正确出现结果,可以在开头加入“Airport codes = 机场代码,我需要知道机场代码。”这样的提示。

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2. 角色提示

有时,ChatGPT 的默认行为无法满足您的需求。这时您需要为 ChatGPT 设置一个角色。

比如您想为面试做准备。通过告诉 ChatGPT“ 演招聘经理”的角色,并在提示中添加更多细节,您将能够为任何职位模拟面试。

你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确角色扮演

角色扮演

正如您所见,ChatGPT 表现得像他在为我面试工作职位。

同样,您可以将 ChatGPT 编程语言导师,以练习像西班牙语这样的外语,或变成电影评论家来分析您想观看的任何电影。在本文中,我将深入探讨如何将 ChatGPT 变成您的语言导师或语言伙伴。

您只需要以“扮演…”开头,然后添加尽可能多的细节即可将 ChatGPT 转变成所需的角色。

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3. 为您的提示添加个性并生成知识

这两种提示方法在生成电子邮件、博客、故事、文章等文本方面非常有效。

首先,通过“为我们的提示添加个性 ”是指添加风格和描述。添加风格可以帮助我们的文本 获得特定的语气、形式、作者领域等特点,从而更具个性化。

以拥有 10 年以上经验的 [领域] 专家的风格撰写[主题]。

为了更进一步地自定义输出,我们可以添加描述词。描述词是您可以添加以微调提示的形容词。

比如,如果您想要写一篇 500 字博客文章,探讨人工智能将如何取代人类。如果您使用标准提示词“写一篇 500 字的博客文章,探讨人工智能将如何取代人类”,那么您可能会得到一个非常普通的博客文章。

但是,如果您添加一些形容词,例如鼓舞人心的、讽刺的、有趣的等,输出结果将会显著改变。

让我们为我们之前的提示添加一些描述词。

以拥有 10 年以上人工智能领域经验的专家风格,机智地撰写一篇 500 字的博客文章,论述为什么人工智能不会取代人类。请使用幽默的例子进行解释。

在我们的例子中,拥有人工智能专家风格和添加机智和有趣等形容词,为 ChatGPT 生成的文本增添了不同的风格。这样做的一个副作用是,我们的文本将很难被 AI 检测器检测到(在本文中,我展示了欺骗 AI 检测器的其他方法)。

最后,我们可以使用生成的知识方法来改进博客文章。这包括在生成最终响应之前,先生成有关主题的潜在有用信息。

例如,在使用上一个提示生成帖子之前,我们可以先生成知识,然后再撰写帖子。

生成关于“人工智能不会取代人类”的 5 个事实。

一旦我们有了这 5 个事实,就可以将这些信息提供给其他提示,以撰写更好的文章。

# 事实 1

# 事实 2

# 事实 3

# 事实 4

# 事实 5

使用上述事实,以拥有 10 年以上人工智能领域经验的专家风格,机智地撰写一篇 500 字的博客文章,论述为什么人工智能不会取代人类。请使用幽默的例子进行解释。

4. 链式思维提示

你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确

与标准提示不同的是,在链式思维提示中,模型会在给出最终问题答案之前生成中间推理步骤。换句话说,模型将解释其推理过程,而不是直接给出问题答案。

为什么推理很重要?推理的解释通常会导致更准确的结果。

要使用链式思维提示,我们必须提供少量示例,其中推理过程在同一实例中得到解释。这样,在回答提示时也会显示推理过程。

下面是标准提示和链式思维提示之间的比较。

没有链式思维的问答:

Q: Roger 有 5 个网球。他买了 2 罐网球。每罐网球有 3 个。他现在有多少个网球?

A: 答案是 11。

Q: 食堂有 23 个苹果。如果他们用了 20 个来做午餐,并再买了 6 个,他们现在有多少个苹果?

A: 现在他们有 9 个苹果。(这一行是 ChatGPT 回答)

带链式思维的问答(将上面提示的第一个 A 更改为如下的语句,然后 ChatGPT 会生成链式思维答案):

A:食堂一开始有 23 个苹果。用了 20 个后还剩 3 个。加上购买的 6 个,他们现在有

你一定要知道的 ChatGPT4 个提示使用方法让你的提问回答得更准确链式思维举例

正如我们所看到的,通过诱导模型解释其推理过程以解决这个数学问题,链式思维提示导致了更准确的结果。

需要注意的是,在算术、常识和符号推理任务中,链式思维提示对提高结果有效。

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