高级Prompt指南:打造高效聊天体验,让ChatGPT更懂你

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随着深度学习技术的不断发展 , 人工智能在各个领域都表现出越来越强大的能力。其中 , 自然语言处理 (NLP) 领域发展迅猛 , 将人工智能技术应用于对话系统、语音识别和机器翻译等方面。ChatGPT 是一个基于 GPT-3.5 语言模型的智能对话系统 , 可以在多种应用场景下提供优质的对话服务。聊天机器人已经成为越来越多企业和个人在智能客服、智能娱乐等领域的必备工具。而其核心技术之一——自然语言处理 (NLP) 技术 , 目前又以大型预训练模型 ( 如 GPT-4) 为代表进一步展示出其巨大威力。而如何更好地优化 Prompt, 成为一名专业的 Prompt 工程师 , 已经成为许多人想要了解的技能。

本文将围绕如何成为 Prompt 工程师、如何更好地优化 Prompt 以及如何向 ChatGPT 提问这三大方面展开讲解。同时 , 本文也会提供一些具体示例来帮助读者深入理解。

通过搜索引擎或社交媒体 , 我们可以看到很多人正在讨论 Prompt engineer, 这是因为 Prompt engineer 可以帮助我们更好地进行文本交互。Prompt engineer 是一种人工智能技术 , 它可以让我们从一个简短的文本提示开始 , 自动生成连贯、有意义的文本。这种技术可以确保我们使用最少的输入或编码来完成任务 , 这在手动完成某些复杂任务时尤为重要。

但是 Prompt engineer 对于大多数人来说还是一个相对新的领域 , 很多人可能不知道这是什么 , 也不知道为什么需要学习它。在本文中 , 我们将深入研究 Prompt engineer 并提供有价值的启示 , 让你更好地了解这个技术 , 并学会如何使用它。

Prompt engineer 是一种技术 , 它使用机器学习来帮助我们自动生成文本。在这个领域 , 机器学习算法将从大量的数据中提取出统计特征 , 以预测要生成的文本。这些算法可以分为三个主要部分 : 生成、筛选和评估。生成阶段是 Prompt engineer 的重点部分 , 它可以帮助我们从一个简短的提示开始 , 逐步生成更多的文本。

那么 , 为什么我们需要学习 Prompt engineer 呢 ? 简单地说 ,Prompt engineer 可以帮助我们更好地完成各种文本任务。如果你曾经参与过需要大量文本处理的活动 , 你就知道这项任务需要耗费大量的时间和精力。Prompt engineer 能让你在使用更少的输入或编码的情况下快速完成任务 , 从而提高效率并节省时间。

总体来说 ,AI 相当于美国队长的实力 , 遇强则强 , 遇弱则弱 , 关键其实在于 Prompt。所以 , 如何更好地完善 prompt, 实现 prompt 工程就是 : 如何更好地使用 AI 的基础。

Prompt 工程师是对智能对话场景 ( 比如 ChatGPT) 进行定制的人。他们不但可以调整模型 , 让模型能够根据特定条件生成更加符合期望的答案 , 而且还可以理解算法优化。Prompt 可以被看作是一种用来交互的消息。比如你可以问“蒜蓉西兰花怎么做 ?”或者“我怎样才能制作一碗尽善尽美的鸡汤 ?”这些都可以作为 Prompt 被输入到 ChatGPT 进行回答。

成为 Prompt 工程师可以让你把自己的聊天体验提高到一个全新的水平 , 可以让你更好地向 ChatGPT 提问 , 获取更加精准的答案。此外 , 追求新奇体验 , 发起趣味聊天等等 , 都可以通过更好地使用 Prompt 技巧来实现。

为了成为 Prompt 工程师 , 你需要具备以下基础知识 :

  • 自然语言处理 (NLP): 这是指将机器学习应用于人类语音和文本处理的能力。无论是基础的词法分析和命名实体识别 , 还是更复杂的语法树 , 这些技能都是你成为 Prompt 工程师所必需的。
  • 机器学习基础 :Prompt 工程师需要了解机器学习的基础知识 , 以便能够调整诸如学习率、损失函数等参数 , 并为模型选择合适的超参数调参。
  • 语言模型 :Prompt 工程师需要对其使用的语言模型有足够的了解。这包括知道如何针对不同的问题使用不同的模型 , 以及如何根据具体的需求对模型进行微调、修整。
  • Prompt 技巧 :Prompt 工程师需要了解如何优化 Prompt, 以便更有效地与 ChatGPT 交互 , 并且在技术层面强调“创新性”。

3.1 确定任务和目标

ChatGPT 支持回答多种类型的问题 , 如开放性问题、特定主题问题等。因此 , 在提问前需要先确定问题类型 , 以便更好地设计 Prompt。

比如 , 下面三个例子分别属于开放性问题和特定主题问题 :

  • 开放性问题 : 你觉得明天的天气会怎么样 ?
  • 特定主题问题 : 请问楼下的洛杉矶新闻在哪里可以看 ?

对于这两种问题 , 我们需要设计不同的 Prompt, 以使 ChatGPT 可以根据问题类型生成相应的答案。

  • 特定主题问题 :TensorFlow 安装出错 , 怎么解决 ?

对于这个问题 , 我们需要根据特定主题——TensorFlow, 来设计 Prompt。

上面说过 ,AI 相当于美国队长的实力 , 遇强则强 , 遇弱则弱 , 关键在于你如何向 ta 进行提问 , 在设计 Prompt 时 , 首先需要明确任务和目标。Prompt 需要清晰地描述任务 , 告诉 ChatGPT 具体要搜索和输出什么内容。Prompt 需要明确指定领域和话题 , 以便 ChatGPT 更好地理解任务。比如 ,Prompt 可以告诉 ChatGPT 搜索的内容应该是具体某一领域的知识 , 比如医学、法律、金融等。为了提高 ChatGPT 的理解效果 ,Prompt 可以修改问题形式 , 利用更简洁明了的方式传递信息。比如 , 将开放性问题转化为闭合性问题 , 或者引入额外的概括或细节等信息来帮助模型更好地理解问题。

比如 , 如何现在你需要写一篇《如何成为 prompt 工程师 , 向 chatgpt 进行提问》, 你可以这样提问 :

 现在你需要写一篇名为《如何成为 prompt 工程师 , 向 chatgpt 进行提问》的文章 , 你需要注意以下几个注意事项 : 1. 给出文章的框架 2. 你需要重新取一个更吸引人的标题 , 这个标题需要更加容易获得更多的访问量 , 你需要结合人性的弱点 , 推荐算法等因素给出 5 个优秀的爆款标题 3. 给出文章的前言 4. 你需要从什么是 prompt engineer 开始 , 介绍如何更好地优化 prompt 从而向 chatgpt 进行提问 , 并且提供一些示例来佐证你的观点 , 并在最后进行总结。整篇文章主要围绕怎么更好地向 chatgpt 进行提问 , 如何将思维框架赋予机器 , 从而让 chatgpt 生成更加细节具体的答案。5. 用通俗易懂、幽默的语言来撰写 , 尽可能多的用示例 , 每一个知识点都用一些示例 6. 关于如何更好地 prompt 提问 , 可以参考我是怎么向你问问题的 , 我会分点把需要注意的事项都告诉你 , 这一点你可以写在文章中。7. 本文只是关于应用层的用户如何提问 , 这些用户不需要了解深入 NLP 算法 , 也不需要关注这些 , 他们只需要关注如何提问 , 你需要注意这一点 

再有 , 现在想询问如何自学编程时 , 一个好的 Prompt 可以是 :“如何在没有专业背景的情况下 , 自学编程 ?”, 而一个不好的 Prompt 则可能是“如何学习编程 ?”这是因为前者更加具体且针对性更强 , 所包含的信息也更全面。

3.2 找到并优化关键词和问题

在使用 ChatGPT 时 , 关键词和问题对生成的答案至关重要。因此 Prompt 工程师需要熟练掌握各种查询格式 ( 如问句和陈述句等 ), 并能够根据不同的目的进行灵活调整。此外 , 关键词和问题的质量和清晰度也会直接影响到生成的答案 , 因此应该注意优化。要在提问中尽可能简洁明了地描述问题 , 并尽可能避免出现歧义词汇。

示例 :

  • 原问题 : 明天我该穿什么衣服 ?

这个问题中的关键词“我”可能会让模型出现混淆 , 因此可以优化关键词 , 改为 :

  • 更好的问题 : 明天应该穿什么样的衣服 ?

3.3 撰写清晰简洁的 Prompt

Prompt 必须清洗简练 , 以确保它们是清晰的并精准地表达你的意思。这意味着你需要掌握各种撰写技巧 , 如设置与上下文相关的对话历史记录 , 锁定特定模型或模型版本 , 或从模板或提示进行初始选择 , 合理的 Prompt 可以让模型更好地理解问题 , 从而提高答案的质量。

比如 :

  • 不太好的 Prompt: 你觉得明天的天气怎么样 ? 因为可能会下雨 , 所以我不确定要穿什么衣服。

这个 Prompt 太复杂了 ,ChatGPT 会难以理解。更好的 Prompt 可以是 :

  • 更好的 Prompt: 请描述一下明天的天气。

3.4 结合上下文进行提问

ChatGPT 具有上下文感知能力 , 能够根据输入问题的上下文生成更加精准的答案。

假设对话上下文如下 :

  • 用户 : 想看一部好笑的喜剧电影 , 有什么推荐的吗 ?
  • ChatGPT: 你可以看《逻辑思维训练营》。

现在用户又提了一个问题 :

  • 用户 : 这部电影是哪年拍的 ?

我们可以结合上下文来设计 Prompt, 比如 :

  • 更好的 Prompt:《逻辑思维训练营》是哪年上映的 ?

对于 ChatGPT 来说 , 我们需要明确的 prompt::

user: 我想写一篇文章 , 主题是《如何用 ChatGPT 写一篇文章 , 以如何用 ChatGPT 写一篇文章》, 文章的大纲是 : 1. 先用 100 字介绍一下 ChatGPT 2. 以 Julia 作为可以以具体的案例为例 , 介绍如何使用 ChatGPT 写一篇博客大赛的参赛作品。这包括如何确定主题、如何撰写开头和结尾、如何组织文章结构等等。主题是 :《Julia Dataframe 在大数据分析领域的使用》, 大纲中包含 : 用 200 字介绍一下 Julia 语言历史 ; 介绍如何使用 DataFrames.jl, 并有个代码示例 ; 对比一下 Python Pandas、Apache Spark Dataframe; 小结。3. 对本文的内容进行总结 , 并再次强调使用 ChatGPT 进行写作的好处。帮我写一篇文章 ? ------------- chatgpt: 当然可以 , 以下是一篇基于您提供的大纲的示范文章: 如何用 ChatGPT 写一篇文章 , 以如何用 ChatGPT 写一篇文章 ChatGPT 是一种基于神经网络的语言模型 , 可以用于自然语言处理和文本生成。在本文中 , 我们将介绍如何使用 ChatGPT 写一篇参加博客大赛的文章 , 并以 Julia 语言为例 , 详细说明如何撰写开头、确定主题、组织文章结构以及撰写结尾。介绍 ChatGPT ChatGPT 是由 OpenAl 开发的一种预训练语言模型 , 它可以基于已有的大量语料库 , 生成高质量的自然语言文本。该模型可以应用于多种自然语言处理任务 , 如对话生成、文本摘要、语言翻译等。ChatGPT 的预训练模型是使用 Transformer 模型实现的 , 其中包含数百万个参数 , 可以在训练后生成高质量的文本。撰写开头 在撰写开头时 , 我们需要吸引读者的注意力并明确文章的主题。针对这篇文章 , 我们的主题是《Julia Dataframe 在大数据分析领域的使用》, 因此我们可以在开头介绍 Julia 语言的历史和数据分析领域的背景 , 为读者引入本文的主题。...... 

如此一来 , 我们提供的上下文就会更加准确 , 基于这个范例 , 可以思考我们的内容如何编写。

3.5 其他小建议

相似的 , 与 Stable Diffusion 类似的是 ,AI 生成的内容经常出现各种问题 , 所以我们要注意 :

考虑到 ChatGPT 的代码并不那么准确 , 让我们使用 GitHub Copilot 生成更多的内容。

Prompt 工程师是一种非常重要而高尚的职业 , 能够帮助人类更好地利用人工智能的力量来解决问题。希望通过本文的介绍 , 读者可以更好地理解如何成为一名 Prompt 工程师 , 如何更好地优化 Prompt, 以及如何更好地向 ChatGPT 提问 , 通过对 Prompt 工程师以及优化 Prompt 的策略进行介绍 , 我们可以更好地理解如何向 ChatGPT 提出更好的问题 , 以获得更准确有用的回答。

人类相对于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动 , 这些认知活动可以帮助人类在面对新问题时 , 从已有的知识和经验中找到相似的部分 , 快速理解和解决新问题。

而对于机器来说 , 机器学习算法通过大量的数据和计算 , 学习到数据中的规律和模式 , 并将这些规律和模式应用到新的数据中 , 从而实现预测和决策等功能。例如 , 机器学习算法可以通过大量的图像数据学习到图像的特征 , 并在新的图像中识别出相应的物体 ; 也可以通过大量的自然语言数据学习到语言的规律 , 从而生成自然语言文本。

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