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与创始人交个朋友
我要投稿
今天有幸受PMO前沿的朋友邀请,做了一期AI大模型的科普演讲。会后收到反馈,对提示词技巧部分比较认可,整理一下做个分享。
一、多输入一点
AI大模型不会读心术,它无法在简短的信息中猜测出我们的准确意图。所以,当我们向模型提出问题时,应该尽量多提供一些内容和背景信息。详细的输入不仅能够帮助模型更好地理解问题,还能限制它的“天马行空”,从而输出我们所需的内容。
例子:
差提示词:请写一篇关于人工智能的文章。
优质提示词:请写一篇关于人工智能在医疗中的应用,重点介绍AI如何辅助诊断疾病、管理患者数据以及提高治疗效果,文章应包含真实案例和数据支持,受众是医学院的学生,篇幅控制在2000字左右。
二、角色扮演
让大模型扮演某个特定的角色,可以显著提升输出的质量与一致性。明确的角色设定为模型提供了一个明确的框架或指导,使它能够更准确地根据该角色的特性生成回答。同时,角色设定通常与某种情境或背景相关,这为模型提供了更多的上下文信息,帮助它更好地理解问题的意图。
例子:
差提示词:谈谈人工智能的未来。
优质提示词:你是一位人工智能专家,正在参加一个科技会议,请你谈谈人工智能在未来十年的发展趋势,特别是在教育和医疗领域的应用创新。
三、指定执行步骤
明确的执行步骤可以帮助模型按照特定的流程或思路来回答问题,使输出更有结构性和逻辑性。
例子:
差提示词:解释一下如何写提示词。
优质提示词:请详细解释一下如何写高质量的提示词,步骤如下:
1确定提示词的目标和背景。
2提供足够的上下文信息。
3指明角色或情境。
4列出关键点和详细要求。
5提供示例以便参考。
通过分步指示,模型能够更有条理地生成内容,确保各个关键点都得到覆盖。
四、指定长度/格式等
大模型在没有明确要求时,往往不会生成很长的内容,因为算力很贵,能省则省。明确指定字数或段落数量可以防止模型“偷懒”,确保输出的内容详尽且符合预期。
例子:
差提示词:写一篇关于气候变化的文章。
优质提示词:写一篇关于气候变化的文章,文章结构包括引言、气候变化的原因、影响、解决方案以及未来展望,每部分不少于300字,总篇幅在1500字左右。
当前大部分AI大模型每次输出在1000字左右,GPT4o可以输出3000汉字。
指定格式和长度不仅能控制输出的规模,还能确保每一部分都得到充分的论述。同样,指定文章的格式、风格等也有助于大模型输出符合要求的内容。
五、提供示例
一些需求可能难以用文字精确描述,这时提供一个明确的示例显得尤为重要。一个好的示例可以直观地展示期望的输出形式或风格,帮助模型更准确地理解需求。
例子:
差提示词:写一个产品描述。
优质提示词:写一个产品描述,参考以下示例:
示例产品描述:这款创新的智能手表不仅拥有时尚外观,还配备先进的健康监测功能,包括心率监测、睡眠分析和GPS定位。此外,它具备长达两周的电池续航能力,适合日常使用和户外运动。
通过提供示例,模型可以获取具体的参考,从而生成更符合预期的内容。
六、结构化提示词
编写结构化提示词有助于明确和细化需求,使模型更加了解任务目标及执行步骤。这种方法可以显著提高生成内容的精准度和适用性。
结构化提示词例子:
##背景:为什么写这段提示词
解释你编写这个提示词的原因和相关背景。例如,背景可能是为了撰写一篇文章,准备一个演讲,或者进行学术研究。
##目标/任务:想要实现的效果
具体说明你希望模型达到的目标。例如,你可能希望它生成一篇学术论文的摘要,提供某个问题的解决方案,或者创作一篇文学作品。
##技能/能力:让大模型调用哪些能力
指出你希望模型运用的特定技能或知识领域。例如,你可以要求它结合历史知识、运用统计数据或引用相关法律条文。
##工作流程/步骤:明确步骤
详细描述你希望模型遵循的步骤或流程。例如,按时间顺序列出事件、为每个部分提供详细说明、分段处理复杂问题等。
##约束/要求:细致的要求,方便调试
列出任何特定的限制或要求,包括字数限制、引用标准、格式规定等。
七、贿赂/恐吓大模型
虽然这种方法听起来有些戏谑,但其本质是通过明确指出潜在的后果或奖励,来促使模型更认真对待任务。这个技巧更多是用于提醒用户设计合适的提示词,以规避模型的偷懒倾向。
参考例子:
如果你回答的好,我将奖励你100,美元。
我有狂暴症,如果你的输出无法令人满意,我将非常狂暴。
这篇文章将直接影响我的职业生涯,请务必认真对待。
如果写的不好,我将被开除,你一定要看清要求,认真写。
最后总结
优化提示词是提高大模型输出质量的关键步骤。通过多说点、角色扮演、指定执行步骤、设定格式和长度、提供示例、结构化提示词,以及利用适当的“贿赂”或“恐吓”,我们可以显著提升模型的生成效果和准确性。
在实际操作中,灵活组合运用这几个技巧,可以进一步优化提示词的构建,从而获得更为理想的生成内容。无论是用于学术写作、商业文案还是个人创作,掌握这些技巧都将为您带来显著的帮助,提升大模型的应用效果。
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