为什么即时工程如此重要？
提示工程的目标是通过提供清晰、简洁和结构良好的输入来提高语言模型的性能，这些输入需要针对模型使用的特定任务或应用进行定制。提示项目可以比喻为与人交流时使用清晰的语言，让他们更容易理解你的意图，做出更满意的回应。
接下来，我们将介绍OpenAI提供的prompt工程的最佳实践，FushionAI的自动生成功能，让GPT反过来反思自己。我们还将提供一个额外的实用技巧，请多加注意！
OpenAI官方最佳提示
1.使用最新型号
为了获得最佳效果，我们建议使用最新、最强大的型号。截至2022年11月，文本生成的最佳选择是“文本-达芬奇-003”模型，代码生成的最佳选择是“代码-达芬奇-002”模型。能够使用GPT-4当然会比ChatGPT好。
2.将指令放在提示符的开头，并使用# #或& # 8221；””将说明与文本分开。
效果并不好:
将下面的文字总结成一个要点列表。
{输入文本}
更好的选择:
将下面的文字总结成一个要点列表。
文本:
“””{输入文本} & # 8220；””
3.尽可能具体、详细和描述所需的背景、结果、长度、格式和风格。
效果并不好:
写一首关于OpenAI的诗。
更好的选择:
写一首简短的关于OpenAI的励志诗，重点是DALL-E产品的发布(DALL-E是文本到图像的机器学习模型)，风格仿照{著名诗人}。
4.通过实例(例1，例2)明确要求的输出格式。
效果并不好:
从以下文本中提取实体。选择以下四种实体类型:公司名称、人名、特定主题和主题。
文本:{text}
更好的选择:
从下面的文字中提取重要的实体。首先提取所有公司名称，然后提取所有人名，再提取与内容相关的具体主题，最后提取整体主题。
预期格式:
公司名称:
姓名:-||-
具体话题:-||-
总主题:-||-
文本:{text}
5.从零学习开始，然后学的更少。如果这些方法都不行，那就微调。
零学习
从以下文本中提取关键词。
文本:{text}
关键词:
少学& # 8211；举几个例子。
从以下文本中提取关键词。
Text 1: Stripe为Web开发者提供了一个API，用于将支付处理集成到他们自己的网站和移动应用程序中。
关键词1: stripe，支付处理，API，Web开发者，网站，移动应用。
文本2: OpenAI训练了一个优秀的语言模型，用于处理和生成文本。我们的API允许您使用这些模型来解决几乎任何涉及处理语言的任务。
关键词:OpenAI，语言模型，文本处理，API。
文本3: {Text}
关键词三:
微调:请参考文献中的微调最佳实践指南。
6.减少模糊和不准确的描述
效果并不好:
这个产品的描述要简短，只有几个字，不要太多。
更好的选择:
用3-5句话描述这个产品。
7.不仅说什么不要做，还要说什么要做。
效果并不好:
以下是* *和客户之间的对话。不要询问用户名或密码。不要重复。
顾客:我无法登录我的账户。**:
更好的选择:
以下是* *和客户之间的对话。* *将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免询问任何与个人身份信息相关的问题(PII)。不要询问用户名或密码，而是让用户参考帮助文章www.samplewebsite.com/help/faq.
顾客:我无法登录我的账户。**:
8.代码生成& # 8211；用“引导词”引导模型生成特定的模式。
效果并不好:
编写一个简单的Python函数
问我一个英里数。
将英里换算成公里
在下面的代码示例中，添加“import”表明模型应该用Python语言编写。(类似地，“SELECT”在SQL语句的开头是一个很好的提示。)
更好的选择:
编写一个简单的Python函数
问我一个英里数。
将英里换算成公里
进口
FusionAI，自动生成更好的提示。
FusionAI是一个AI软件，可以自动生成更适合GPT的提示，并生成相应的文章。我会建议作为新手学习叶尖工程的教程。
比如当我给出一个提示:“我想有一个提示工程的博客”，Fusion AI会把这个提示修改为
可以看出，这种方式生成的tip规定了输入长度，使要求比上面3、6中提到的tip更加准确，从而使AI可以重点关注tip项目的好处和挑战，并给出相应的例子。
让我们用中文输入来挑战FusionAI。给个提示:“给我一个关于提示项目的博客”。FusionAI修改提示如下:
可见这个提示严重偏颇，用词不尽如人意，无法使用。这实际上提醒了我们，在语言和指令的翻译中会有信息损失。翻译次数越多，信息差异越大，直至无法分辨。所以要尽量接触和使用第一手资料，这一点也适用于AI。
我们不建议使用各种模板或者FusionAI之类的工具来生成内容，因为太吵了。当然，在不了解的情况下学习提示项目也是可以的。
GPT，你必须学会反省自己。
在Eric Jang的最新博客“llms能批判和重复他们自己的成果吗& # 8221；& gt
显然摘抄的诗押韵，不符合我们的要求。然后我们给GPT 4号进一步的指示来反思自己:“这首诗符合作业吗？”，那么GPT-4就会回答:
可以看出，GPT-4生成的诗不押韵，GPT-4完成了自我提示项目，没有给出任何额外的反馈。我猜这可能和LLM的无监督学习有关，但为什么GPT-4有这个功能而GPT-3.5没有，还不清楚。
当然这种能力也是有限的。如果你愿意，你可以让GPT-4随机给出两个五位数，并找到他们的产品。接下来，你会发现，无论你怎么要求GPT-4反思，它都无法给出正确答案。GPT-4只会礼貌地胡说八道。对于想要深入研究的读者，可以从文末的链接阅读Eric的博客和一篇最新的预印论文《反思》。
还有一点
感兴趣的读者可能已经发现，作者在使用LLM时一般选择英语作为提示语言。这是因为作为预训练模型，其优秀的程序与预训练时的数据集有关。一般来说，数据越多，训练得越好。作为世界第一语言，英语的数据量远远超过汉语。所以除非你需要输出与中文语境强烈相关的文章，否则我会建议使用英文作为提示语言。
摘要
本文介绍了激励工程的三种方法。分别是OpenAI推荐的前置提示项目，AI自动生成，基于反射的后置提示项目。同时，我们也建议非英语母语者尝试使用英语作为语言与LLM互动。
欢迎关注Multigis，掌握更多前沿区块链、人工智能、代笔经济学。
文学:
https://help . open ai . com/en/articles/6654000-使用openai-api进行快速工程设计的最佳实践
https://docs . Google . com/document/d/1h-GTjNDDKPKU _ RSD 0 t1 lxcanhltaxtazq 8 k2 hrhqf 9 u/edit #
https://fusion.tiiny.site/home.html
https://evjang.com/2023/03/26/self-reflection.html
https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf
本网站声明:网站内容来源于网络。如有侵权，请联系我们，我们会及时处理。
温馨提示：注：内容来源均采集于互联网，不要轻信任何，后果自负，本站不承担任何责任。若本站收录的信息无意侵犯了贵司版权，请给我们来信(j7hr0a@163.com)，我们会及时处理和回复。
原文地址"你一直以来都用错了ChatGPT！掌握这3大提示技巧，让你秒变GPT达人！"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/141511.html。
微信扫描二维码关注官方微信
▲长按图片识别二维码
