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1.1 种子词
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1.1 种子词
种子词seed word通常指的是在对话中使用的初始提示或关键词用于引导ChatGPT生成相关回复。种子词可以是一个词、短语或句子通常与对话的主题或问题相关。例如想生成科技类文章可以将“人工智能”“机器学习”等关键词作为种子词这些词可以帮助ChatGPT更好地理解文章主题。
使用种子词可以引导ChatGPT生成更准确的回复使对话更具针对性。种子词可以作为对话的起点提供上下文或明确的指导以便ChatGPT更好地理解和满足我们的需求。
1.1.1 种子词使用的方法
1. 明确的问题或指令
对话中包含明确的问题或指令作为种子词以引导ChatGPT回复相关的信息。种子词的prompt公式为“请根据以下种子词生成文本种子词”。
输入prompt: ChatGPT输出 从输出结果来看包含种子词“龙”的prompt成功引导ChatGPT生成了一篇关于龙的介绍涵盖了龙的传说和文化象征。
2. 上下文引用
在种子词中提到之前的对话内通以便ChatGPT可以回应特定的问题或继续之前的讨论。promt公式为“前面我们讨论了xx请继续谈谈[种子词]“。
输入prompt: ChatGPT输出 从输出结果来看ChatGPT根据我们的种子词提示简要介绍了明朝的历史。
3. 主题提示
使用与特定主题相关的关键词或短语以引导ChatGPT生成回复。这种方式比较简单prompt公式为“请谈谈[主题种子词]“。
输入prompt: ChatGPT输出 我们使用主题提示的方式让ChatGPT抖音它立即给出了相关介绍。
4. 配合角色使用
prompt种子词可以配合角色使用以生成更具体和有针对性的文本。通过提供种子词模型可以生成与之相关的文本通过提供有关期望输出和角色的信息模型可以模仿特定角色的风格或语气生成文本。这样可以更好地控制生成的文本并应用于各种场景。以写诗为例。
任务写一首诗
指令诗应与种子词“思乡”相关并且为五言律诗形式
角色诗人苏东坡
Prompt: 模仿诗人苏东坡根据种子词“思乡”写一首五言律诗
输入prompt: ChatGPT输出 使用种子词“思乡”配合角色“诗人苏东坡”生成了一首有浓浓思乡之情的五言律诗。接下来我们看看种子词配合角色生成摘要的例子。
任务生成摘要
介绍摘要应与种子词“ChatGPT“相关
角色中学生
prompt:以中学生的口吻为这篇关于ChatGPT的文章生成摘要[插入文章内容]
输入prompt: ChatGPT输出 从输出结果来看ChatGPT确实以中学生的口吻生成了通俗易懂的摘要。种子词配合角色让ChatGPT的输出更加个性化和人性化。
1.1.2 如何发现种子词
既然种子词如此重要那么如何发现种子词呢以下几种方法可供参考。
名词对象。因为目标对象往往作为一个名词存在所以名词可以作为种子词如篮球。领域知识。如果对特定领域有深入了解可以根据该领域的专业术语、关键词和热门话题来确定种子词。数据挖掘。通过对大量数据进行挖掘和分析可以发现与主题相关的高频关键词和短语并将其作为种子词。关键词工具。使用关键词工具如Google AdWords可以找到与主题相关的高频搜索关键词并将其作为种子词。
在寻找种子词时需要考虑场景、目标、内容类型等因素并尝试不同的方法。充分利用种子词不断探索新的使用方法和技巧以生成更加精准、有效、符合期望的文本内容。有了种子词输出内容大致符合我们的预期但还有待控制。接下来介绍如何控制输出。
