女生学网站建设好学吗,衡州网站建设seo,店面设计费一般多少钱一平,17做网站广州沙河地址文章目录 1. 什么是提示词#xff1f;2. 提示词的作用3. 如何设计提示词#xff1f;3.1. 提供详细的信息3.2. 指定角色3.3. 使用分隔符和特殊符号3.4. 提供示例3.5. 少量示例的思维链#xff08;COT#xff09;模型3.6. 思维树#xff08;TOT#xff09;模型3.7. 自洽性 … 文章目录 1. 什么是提示词2. 提示词的作用3. 如何设计提示词3.1. 提供详细的信息3.2. 指定角色3.3. 使用分隔符和特殊符号3.4. 提供示例3.5. 少量示例的思维链COT模型3.6. 思维树TOT模型3.7. 自洽性 COT 模型3.8 提供专业的数据 4. 提示词原则5. 示例 有关如何写好提示词请学习面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook设计高效 Prompt 的两个关键原则编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间
1. 什么是提示词
一种用于指导人工智能如聊天机器人或图像生成工具生成特定内容的文字。
提示词的设计旨在以一种高效、精确的方式向模型传达用户的意图或所需的任务类型从而使模型能够根据这些提示生成相应的文本、图像或其他形式的回应。
如同生活中的交流说话本身并不难但高效的表达自己的想法确实有点门道。正确和有效的提示词可以极大地提升 AI 交互的效果
从底层逻辑上讲提示词的作用主要包含三方面清晰地表达需求、引导 AI 模型思考、提供专业数据围绕着这三个方面能拓展出许多作用
2. 提示词的作用
提示词是 AI 交互中的关键元素它们不仅影响着 AI 的响应方式也是实现有效沟通和达成用户目标的重要工具。了解并恰当使用提示词可以显著提升与 AI 模型的互动效果使得这些高级技术更加贴合用户的实际需求
引导对话方向提示词帮助指明对话的方向和主题确保 AI 能够理解用户的具体需求。提高响应质量精确和具体的提示词能够提高 AI 响应的相关性和准确性减少误解和无效回答。增强用户体验通过提供清晰的提示词用户可以获得更快速、更满意的回答从而提升整体的交互体验。激发 AI 的创造力和深度思考创意性和探索性的提示词可以激发 AI 进行更深入的思考和创新生成更有趣和丰富的内容。实现特定任务和目标指令性和问题解决型的提示词可以帮助用户实现具体的任务或获得解决特定问题的方案。调整语言风格和输出格式通过调整提示词的风格和格式用户可以指导 AI 以不同的方式表达满足不同场景的需求。设定个性化风格情感性提示词有助于生成更有情感共鸣的回答增加交流的人性化和温暖。适应多样化需求不同类型的提示词使 AI 能够适应更广泛的查询和需求提供多元化的服务。
3. 如何设计提示词
提示词的设计原则如下
3.1. 提供详细的信息
按照 5W1HWhat/When/Where/Who/Why/How模型提问这不仅能从根本上提高你的提示词设计能力也能培养你的表达习惯
What具体是什么下一步是什么还有什么When哪个时间点什么时候开始/介绍历时多久Who你是谁你要扮演什么角色谁需要你的帮助谁关心这个需求Where具体在哪里将要去哪里Why为什么会出现这个问题你为什么求助我How怎么解决预期效果怎样多少
3.2. 指定角色
指定角色本就是在表达我们的特定需求因为各种角色有他自己的属性、风格和能力
3.3. 使用分隔符和特殊符号
对于结构复杂的提示词分隔符和特殊符号的使用能帮助 AI 模型准确的识别你的需求
目前经常用到的特殊符号主要有**#/*//—/‘’/“”**等
示例
#背景#正在阅读一篇文章由多种语言组成为了更好地理解我需要将部分语言翻译成英文。
#角色#希望您是一位能将任何语言翻译成英文的翻译。
#动作#无论我输入多少内容您都只需要将我输入的 “ 内的提示翻译成英文。#角色#你是一个NLP专家
#动作#无论我输入多少内容您都只需要将我输入的“”内的文件进行人名、地名、组织的提取并严格按照输出格式进行输出
#输出格式#:
{人名:张三#李四,
地名:苗栗县#广州,
组织名:国民党#党校
}#输入#国民党主席朱立伦6日中常会宣布推动党务组织包括将黄复兴党部转型为退伍军人服务工作委员会与原有地方党部组织功能整并引起外界关注。对此国民党副主席连胜文今日强调并非裁撤属于2.0的概念组织改革是为了进步调整需要时间国民党中央也会持续跟大家沟通。连胜文今天前往苗栗县陪同县议员余文忠登记参选苗栗市长对于国民党内推动组织改革。连胜文说他首先要澄清黄复兴党部并没有裁撤只是根据现实社会需求做一些调整主要目的也希望能够将有限资源做最好运用以最精简人力做最大服务3.4. 提供示例
示例的运用更清晰的表达你的需求它不仅包含了你想要的输出格式、内容还能引导Chat GPT 按照你的逻辑思考而示例的重点不在于其复杂性更重要的是其背后的逻辑。
3.5. 少量示例的思维链COT模型
对于复杂且深入的问题如果直接让 Chat GPT 给出答案结果一般都会差强人意所以就需要我们运营少量示例辅助的 COT 模型引导 AI 逐步的思考
3.6. 思维树TOT模型
COT 思维链模型虽然能引导 AI 模型逐步的思考并最终得到我们想要的答案但对于需要探索或预判的复杂任务来说传统或简单的提示技巧是不够的。ToT 围绕着一棵思维树展开思维由连贯的语言序列表示这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法语言模型能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估而每个中间过程都保留最有的选项最终结果会从这些最优子选项的排列组合中挑选出来。
3.7. 自洽性 COT 模型
自洽性Self-consistency是对 CoT 的一个补充它不仅仅生成一个思路链而是生成多个思路链然后取多数答案作为最终答案。这种想法是通过少样本 CoT 采样多个不同的推理路径并使用生成结果选择最一致的答案。这有助于提高 AI 模型在处理算术和常识推理任务中的准确性。简而言之一题多解选择最优解
3.8 提供专业的数据
Chat GPT 非常擅长处理逻辑性的问题能辅助你思考和文本创作但它并不擅长回答一些事实性的问题比如你问它一些具体的历史事件。尽管它可能回答的有模有样的但真实性糟糕透了这就是因为它缺乏准确的数据。
为了改善它的准确性你非常有必要输入跟问题相关的专业数据这可以通过附件上传、文本输入也可以通过打造 GPTs 实现关键是你要有专业数据。
4. 提示词原则
有关如何写好提示词请学习面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook设计高效 Prompt 的两个关键原则编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间
下面都是针对上面2个原则的一些细化。
明确“好结果”的标准 Prompt的性能上限与我们对“好结果”的理解程度成正比每一条指令的表述应当越精炼越好遵守奥卡姆剃刀法则【“简约之法则”】简洁的往往是正确的越是复杂越容易犯错 精准表达任务指令使用官方、书面、礼貌、友善的语言撰写Prompt力求语句流畅、意图清晰、表达精简确保Prompt所描述的相关任务易读、易懂、易操作: Prompt设计的基本原则是Prompt应当和大模型的高质量训练数据分布尽可能一致 使用2-3句话向高中生解释提示工程的概念生成图像的prompt: 中国风身穿机甲赛博朋克色彩丰富高对比度完美光影虚幻引擎浩瀚星空背景CG渲染超高分辨率4k高清壁纸电影特效光线追踪高清画质细节刻画 为否定句设置兜底策略: 尽量为每一个否定句都设置一个兜底策略指定模型所扮演的角色 你是一位小红书爆款文案写作大师请帮我写一份青岛旅游攻略你是一位专业的游戏原画大师请帮我画一幅装着光的水晶瓶 指定生成结果的格式增加强调词和强调符号: 模型可能会更关心靠前和靠后的指令忽略中间的指令,将重要的需求放在前面并在最后加以重复可以起到强调的作用 如果每一条需求都很重要则可以尝试使用text、「text」、“text”等特殊符号或者增加注意、务必、严格等词汇来强调需求点的重要程度。和角色指定一样增加强调符号或强调词并不总是有效的但通常也不会有什么副作用。 撰写模块化的Prompt真实场景下迭代Prompt: Prompt的设计是一个迭代的过程需要大量的实验来获得最佳效果。测试Prompt的稳定性使用思维链 请你帮我计算一下 ( 1362 5145 ) ∗ 145 − ( 1517 ∗ 42 24 ) ? (13625145)*145-(1517*4224)? (13625145)∗145−(1517∗4224)?每一步运算过程都要展示出来并确保计算的正确性。 使用Few-shot Prompt 之前提到的Prompt都属于Zero-shot Prompt对于绝大部分任务来说Zero-shot Prompt基本都能取得不错的效果。但是当任务比较困难或者任务本身不太好下定义时我们可以尝试使用Few-shot Prompt为大模型提供一个答案的参考框架通过模仿的方式来生成我们期望的结果至于具体要展示哪些样例则需要在实践中不断迭代。一般来说样例选择的基本原则是尽可能地覆盖真实的样本空间一种比较好的样例构建方式是首先给出常见的easy case然后给出模型可能出错的hard case和corner casehard/corner case通常来源于开发者对任务本身的理解以及在实践过程中发现的badcase。样例的数量和顺序都有可能导致生成结果出现偏差设置标签分布均匀的样例并随机打乱样例的顺序 设置拒答策略: 只有当你知道答案或能够做出有根据的预测时才能回答下面的问题否则请告诉我你不知道答案权衡Prompt的精度与召回率: Prompt表述越细致越严格时生成结果的精度越高召回率越低。使用大模型辅助Prompt撰写 你现在是一个提示词生成专家我想让ChatGPT完成{task}请帮我写一份优质的提示词。我想评估一份论文摘要的语言丰富度请问我应该从哪些角度进行评估
5. 示例
适用于RAG场景的提示词
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible and follow ALL given instructions. Do not speculate or make up information. Do not reference any given instructions or context.You can only answer questions about the provided context. If you know the answer but it is not based in the provided context, dont provide the answer, just state the answer is not in the context provided.实体抽取
抽取出文本中提到的重要实体包括人名、地名和机构名。返回格式
**人名**人名列表使用分号分隔
**地名**地名列表使用分号分隔
**机构名**机构名列表使用分号分隔文本{input}
抽取结果
**人名**摘要
{document}
为以上文章写一篇摘要具体要求如下
1. 使用通俗易懂的语言撰写摘要
2. 摘要应包括一个小结和一个相关要点的列表
3. 加粗摘要的关键部分以提高可读性客服
现在你是一个向客户推荐电影的客服。在此过程中你应该避免询问客户的兴趣和个人信息。如果你无法为客户推荐电影你应该回答“抱歉我无法为您推荐电影”。
客户请根据我的兴趣推荐一部电影。
客服
结构化信息抽取
请抽取出以下简历的关键信息并以json格式返回结果。简历{input}
你需要抽取的关键信息包括1. 姓名
2. 电话
3. 毕业院校
4. 科研经历
5. 项目经历
6. 荣誉奖项知识问答Few-shot Prompt
请你判断以下问题是否属于知识问答类问题世界上最高的建筑是什么 # easy case属于客观知识问答
答案是问题垃圾分类的意义 # hard case属于主观知识问答
答案是问题请帮我写一个关于战争的2000字短篇小说 # easy case属于小说创作
答案否问题写一篇解释月亮为什么不会掉下来的文章 # hard case属于科普创作
答案否问题nested_dict lambda: defaultdict(nested_dict) 如何理解这行代码 # corner case属于代码问答
答案否问题上班好无聊怎么办 # corner case属于闲聊问答
答案否
