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如何编写prompt指导大模型生成更满意的内容

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了编写prompt指导大模型生成更令人满意内容的重要性和方法,以及提供了一些例子和指导,有助于提升人工智能助理的表现。

最近大模型方面的进展真是让人耳目一新,从去年底的ChatGPT,到微软的New Bing,再到GPT4,直至Microsoft 365 Copilot,每一个产品的出现,都在冲击着全世界人类对于AI的想象力。

但是,对于大部分人目前能够体验到的产品,则是ChatGPT类的聊天机器人或者说是人工智能助理。

但是这种基于大模型的人工智能助理绝大部分的时间也是看人下菜碟,你给他更多更详细的指导,它就越可能直接给出你答案。

这种更多更详细的指导,有一个专业的名词,叫做prompt,翻译过来就是提示词。今天这篇文章就给出一些编写prompt的指导和样例,以辅助大模型生成更令人满意的内容。

Prompt是什么

Prompt是近年来出现的一个概念,直观上,可以理解为在我们向大模型进行提问时,在问题前后补充一些例子或者背景知识。

为什么需要Prompt

Prompt的主要目的是为了激发出大模型的上下文小样本学习、零样本学习、思维链方面的能力,指导大模型生成更令人满意的内容。
具体有下面的例子:

如何编写prompt指导大模型生成更满意的内容

如何编写prompt指导大模型生成更满意的内容

在上面的例子中,添加了足够多的背景知识(语言模型是物理学家,听众是六年级的小朋友,要求答案通俗易懂)之后,语言模型给出的回答更贴合上下文的要求。

更多的例子,可以参考promptperfect.jina.ai/。

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