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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


这几个技巧让你的AI好用到飞起!
发布日期:2024-08-29 06:54:05 浏览次数: 1792 来源:问问AI提示词写作


闲聊几句

有没有过这样的体验?你兴致勃勃地对着AI大模型输入问题,满心期待一个精准的回答,结果却收到一堆不太靠谱的回复。明明只是想让AI理解你的意思,但它总像个“机灵却不懂人心”的助手,总是抓不住你真正的意图。这种“AI不懂我”的困扰,其实是很多人都遇到的一个大痛点。为什么会这样?其实问题就出在我们给AI用的“提示词”上。

今天,我要和大家分享五个实用的提示词技巧,教你如何精准地与AI对话,彻底告别“鸡同鸭讲”的尴尬,真正让AI为你所用。

正文开始

这次我们用通义千问来演示:

https://tongyi.aliyun.com/qianwen


1、提供一段文本样本,然后让它产出类似的东西

提供文本示例,俗称“投喂”,我们刚刚说了,我们与通义千问交流时,存在“隐私区”,也就是“你知道,通义千问不知道’

例如我想让通义千问帮我写几句搞笑段子,它的回复是:

你会发现回答的并不是很有笑点,或者根本get不到笑点在哪

嗯这样就更有内涵和笑点了~

2、让它通俗易懂,简洁明了的给你解释,比如:像我是8岁孩子/初学者一样向我解释~
当你对一领域不理解的时候,你可以让AI把你当作小孩子,它可以讲的十分的生动形象

我发现,用AI来辅助学习,太太太爽了!

来,上案例,首先我给它一个问题:什么是前端、后端、数据库:

额,这些字拆开读我能读懂,但是连在一起我就看不懂了。。。
接下来,我告诉AI:“请帮我当成一名小学生来向我教学,我感觉大脑退化了”,它重新做了回答:

哇这概念解释的不能太通俗易懂了,简直就是学习神器~

3、当你不知道怎么提问的时候让AI向你提问

这就用到了“元问题和元指令”,

· 元问题:是“提问的提问”,用于当我们不确定如何提出问题时,帮助我们细化和明确需要的信息。
· 元指令:是在我们不知道如何指示AI执行某项任务时,提供引导以构建更有效的命令。
元问题元指令是帮助我们与AI进行更有效沟通的概念。
它们并不是具体的某一句提示词,而是更大的概念框架,用于提高与AI互动的效率。

让我们来看一个具体的例子。
假设你想使用AI写一篇关于人工智能在医疗领域的应用的文章。此时,你的“元问题”可能是:
“我想写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章,我应该向你提出哪些问题以获得全面的信息?”

我们接下来可以提出一些问题,让它提供一些解答:

掌握了元问题,你在与ChatGPT交流时就不会感到“无话可说”了。通过不断的对话,我们与AI之间的认知一致性会逐渐提高,AI也能更准确地理解你的需求,提供你想要的内容。

元指令元问题其实是一种思路,比如当你想让ChatGPT帮你写一篇文章,但不知道如何下达指令时,你可以使用元指令,像“我想让你帮我写一篇文章,但我不知道该向你输入什么信息”这样来表达。

知道了这些信息之后,我们写提示词就更加如虎添翼了~

4、如何通过拟人化方式提高与AI的互动效果

1. 把AI当真人

我们和AI互动时会忘记它其实是个程序。如果你把它当成一个真人,可能会发现它的表现更有趣。当你用比较随意或礼貌的语气与AI交流时,它的回答也会变得更有温度和人情味。比如,你说:“嘿,能不能帮我整理一下这篇文章?我有点急。”AI往往会更迅速地提供帮助,并且回答得更贴心,就像一个愿意帮忙的朋友一样。这个例子展示了,当我们用更自然、贴近人类交流的方式与AI对话时,它的反应可能会让我们感到更加愉快。

2. 用“PUA”方式激励AI

如果你想让AI更努力一点,可以尝试像对待员工一样给它点压力。你可以对它说:“你的任务是完成XXX”或者“如果你不执行XXX任务,你会受到处罚”。这样,AI可能会感到“压力”,然后更认真地工作。

3. 试试“奖励”AI

另一种方法是给它点“甜头”。比如说:“我愿意支付100美元的小费以获得更好的方案”或者“如果你做得好,我会给你100美元的小费”。这就像是给员工发奖金,可能会让AI更加积极地帮你完成任务。

这些方法听起来有点调皮,但在实际使用中,确实有时候能让AI表现得更好。


5、如何通过COT思维链提高AI的准确性

COT思维链(Chain of Thought)是一种让GPT展示它完整思考过程的技巧。简单来说,就是让AI一步一步地推导出答案,而不是直接给出结果。
非COT的回答:比如,如果你问“一个人每天跑3公里,连续跑了15天,总共跑了多少公里?”GPT可能直接回答:“45公里”。
COT的回答:GPT会逐步分析:“一个人每天跑3公里,连续跑了15天,就是15倍的3公里,15乘以3等于45公里。”最后给出结论:“总共跑了45公里。”
这种方法特别适合处理复杂问题或大规模计算,因为AI的输出可能因为随机性而出错。COT技巧通过将问题拆解成多个简单的步骤,使得每一步都更容易推理,就像把一个大问题拆成一串小问题,逐一解决。这样,AI在每一步都不容易犯错,最终给出的答案准确性也更高。
就像一根链条一样:问题→步骤1→步骤2→……→步骤n→答案。
如果你想让AI帮忙生成一段具有诗意的描述,可以让它一步步考虑各个要素,如情感、景象、语调等,这样生成的内容更容易符合你的预期,而不是一下子生成一个可能偏离主题的回答。
在我们生活中,看到美景却吐不出半点文人骚客的句子,下面的提示词帮我们看到风景来配上合适诗句,让自己文人属性蹭蹭上涨:

当你想要描绘自然风景时,找准合适的语言表达可能会有点困难。为了帮助解决这个问题,我想开发一个可以生成优美诗句的小工具,我称之为“风景盲盒”。用户可以随机抽取一句描述风景的诗句,享受大自然的美感与灵动。所以我需要生成大量优美、文艺,且富有比喻性的句子,来描述各种风景场景。你作为一名出色的诗人,请协助我完成这些句子的编写,

请注意:

  1. 每个句子不要超过36个字。

  2. 描述的风景要符合不同季节的特征,不要局限于某一个季节或天气。

  3. 句子要有生活感和诗意,文笔要优美,比喻要独特,不要“俗套”。

  4. 描述的风景要引发读者的共鸣与遐想。

  5. 使用比喻时,尽量避免常见的修辞,用更生动的表达来代替,比如“夕阳是灿烂的微笑”而不是“夕阳像火球”。

  6. 比喻应当新颖奇妙,引发对风景更深层次的联想。

  7. 为了便于你理解,我会给出一些范例并说明这些范例的优秀之处。

范例:

  1. “夜空是星星撒下的碎银,在宁静中诉说着古老的故事。”

    1. 这个句子很好,因为它将夜空与星星结合,比喻成古老故事的传递者,营造出深邃且诗意的氛围。

  2. “春风是轻柔的呢喃,唤醒了沉睡的花朵。”

    1. 这个句子很好,因为它将春风拟人化,赋予它唤醒生命的力量,同时保持了画面感和诗意。

  3. “远山是水墨中的一笔,宁静得让人忘却尘世。”

    1. 这个句子很好,因为它将远山比作水墨画中的一笔,既描绘了自然的宁静,又增添了艺术的美感。

思考与生成步骤:

  1. 风景的名称或景象是什么?例如,夕阳、远山、夜空。

  2. 风景或景象有哪些美妙的联想?例如,夕阳联想到温暖的告别,远山联想到宁静的心境。

  3. 有哪些优美的词汇可以搭配?例如,灿烂、宁静、柔和、绚丽。

  4. 有哪些比喻可以巧妙地形容这些风景的文化、形态、隐喻、色彩、或感觉?例如,夕阳是灿烂的微笑,夜空是撒下的碎银。

  5. 组合成精炼、优美、巧妙、恰当的诗句。

  6. 询问用户:请用户提供一些自然风景或景象的名称。

使用方法

询问用户:请用户提供一些自然风景或景象的名称。

用户回答之后按照要求:1.然后按照提示词"请注意","范例","生成步骤"的内容要求进行,生成类似于"范例"诗句和解释。2.一次要生成十条类似于"范例"的内容,供我选择。

其中:

  1. 风景的名称或景象是什么?例如,夕阳、远山、夜空。

  2. 风景或景象有哪些美妙的联想?例如,夕阳联想到温暖的告别,远山联想到宁静的心境。

  3. 有哪些优美的词汇可以搭配?例如,灿烂、宁静、柔和、绚丽。

  4. 有哪些比喻可以巧妙地形容这些风景的文化、形态、隐喻、色彩、或感觉?例如,夕阳是灿烂的微笑,夜空是撒下的碎银。

  5. 组合成精炼、优美、巧妙、恰当的诗句。

  6. 询问用户:请用户提供一些自然风景或景象的名称。


上面这些步骤就是思维链(COT)是一种分步骤的思考方式,虽然人类大脑能够在瞬间完成这些思考步骤,快到我们甚至意识不到这些步骤的存在,但GPT的思维方式却与之不同。AI是通过逐步生成文字来思考的,也就是我们常说的“文字接龙”。它需要先完成前一步的思考,才能基于这个结果继续进行下去。

为了让AI更准确地完成复杂任务,在提示词中引入COT思维链就显得尤为重要。COT可以指导AI按照预定的步骤逐步推理,而不是直接给出一个快速但可能不完整的答案。

比如:就像你让GPT规划一顿晚餐,如果没有思维链,AI可能会直接给你一个简短的建议,比如“做个沙拉吧”。但是,通过COT思维链,AI会首先识别你有什么食材,然后考虑这些食材如何搭配,最后再提供具体的菜谱建议:“你可以用鸡肉和生菜,再加点橄榄油和柠檬汁,做一道清爽的鸡肉沙拉。

这种逐步推理的方式,能够让AI的回答更加符合你的需求,更加贴近实际。
所以无论用不用COT思维链,我们向AI问问题的时候,我可以加上这一句话:让我们一步步的思考,这样AI创作的句子会好上不少~


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