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提问的艺术——让 ChatGPT 导出高质量答案.pdf 在 ChatGPT 中,为了获得最佳的文字产出,正确提示的方法就成了重点。 有了提示(Prompting)这份藏宝图,我们可以化身宝藏猎人,在语言模型这个宝藏迷宫里,开启 一个个宝箱——输出的语料文本具备相关性、准确度、高质量。 了解 ChatGPT 的功能、限制,至关重要。 该模型能够生成类人语料文本,如果缺乏合适的引导,我们有可能始终无法产生理想的输出。 此乃提示工程的用武之地,假设提供的指令清晰、具体,我们可以指导模型的输出,确保内容相 关。 提示公式(prompt formular)——提示的特定格式,一般包含 3 个主要元素: 任务(task):一份清晰简洁的陈述,提示要求模型生成的内容。 指令(instructions):在生成文本时,模型应该遵循什么。 角色(role):在生成文本时,模型应该扮演什么。
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## Chapter 1: Introduction to Prompt Engineering
Techniques
第一章:提示工程技术介绍(第 6 页)
什么是提示工程?
提示工程,就是创建一堆指令,提示(询问、指导)ChatGPT 这类语言模型输出语料文本。提示
工程帮助用户控制语言模型输出,生成适合的特定需求。
ChatGPT 是目前最先进的语言模型,产出类人文本(human- like text),它建立在转换器架构
(transformer architecture)之上,数据处理数量大、文本生成质量高。
在 ChatGPT 中,为了获得最佳的文字产出,正确提示的方法就成了重点。
有了提示(Prompting)这份藏宝图,我们可以化身宝藏猎人,在语言模型这个宝藏迷宫里,开启
一个个宝箱——输出的语料文本具备相关性、准确度、高质量。
了解 ChatGPT 的功能、限制,至关重要。
该模型能够生成类人语料文本,如果缺乏合适的引导,我们有可能始终无法产生理想的输出。
此乃提示工程的用武之地,假设提供的指令清晰、具体,我们可以指导模型的输出,确保内容相
关。
提示公式(prompt formular)——提示的特定格式,一般包含 3 个主要元素:
任务(task):一份清晰简洁的陈述,提示要求模型生成的内容。
指令(instructions):在生成文本时,模型应该遵循什么。
角色(role):在生成文本时,模型应该扮演什么。
在册子中,我们将探讨搭配 ChatGPT 使用的各种提示工程技术,讨论提示的不同类型,以及如何
用它们实现特定需求。
词汇解释枯燥冰冷,它们的从属关系是什么,用结构性框架一目了然
为了让大家有更直观的感受,我们采用了轻便的协同白板工具—— Fabrie,平时可微信扫码
登录,ChatGPT、prompt 关联的新词解释链接在下方(不断更新中)
https://www.fabrie.cn/workspace/63ee97c0639e7e0470a94274?
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Chapter 2: Instructions Prompt Technique
第二章:指令提示技术(第 8 页)
现在就开启探索之旅——如何利用“指令提示技术”在 ChatGPT 中进行高质量产出。
指令提示技术,为模型提供特定指令,指导 ChatGPT 输出,确保输出的相关性、高质量。
用好该项技术,需要向其提供清晰简洁的模型任务(task)、模型要遵循的具体指令
(instructions)。
举个例子,如果你正在生成客户服务响应,需要提供如下两项:“生成对客户查询的响应”之类的任
务(task)、“回复应当专业并提供准确信息”之类的指令(instructions)。
提示公式:“生成[任务]如下这些说明[指令]”(*译者注)
【示例】
生成客户服务响应: 任务:生成对客户咨询的响应 指令:回答应当专业,提供信息应当准确
提示公式:“按照这些指令,对客户咨询做出专业的、准确的回复:回答应当专业,提供信息
应当准确。”
生成法律文件: 任务:生成法律文件 指令:文件应当符合相关法律法规 提示公式:“按照以
下指令,生成符合相关法律法规的法律文件:该文件应当符合相关法律法规。”
使用指令提示技术时,请务必记住,指令应当清晰具体。 这将有助于确保产出具有相关性和高质
量。 指令提示技术,可以结合第三章介绍的“角色提示”、“种子词提示”相结合,强化 ChatGPT 的
输出。
*instructions 在第二章频繁出现,其实有两种用法
①出现在第一章里的 instructions 我翻译为“指令”,属于提示公式三个主要元素之一 ②普遍
的用法,同义词为介绍、解释、教导,我翻译为“说明”
Chapter 3: Role Prompting
第三章:角色提示(第 10 页)
角色提示技术(role prompting technique),通过为模型提供特定角色,指导 ChatGPT 输出。
生成针对特定上下文,生成的文本量身定制,此技术相当有用。
若想用好它,需要向模型提供明确、具体的角色。 例如,生成客户服务响应,要具备“客户服务代
表”之类的角色。
提示公式:“生成[任务]作为[角色]”
【示例】
生成客户服务响应: 任务:生成对客户咨询的响应 角色:客户服务代表 提示公式:“作为客
户服务代表,生成对客户咨询的响应。”
生成法律文件: 任务:生成法律文件 角色:律师 提示公式:“作为律师,生成法律文件。”
使用【指令提示】、【种子词提示】的【角色提示技术】,将增强 ChatGPT 的输出。
示例,如何将三者结合: 任务:为新智能手机生成产品描述 指令:描述应提供信息、具有说
服力并突出智能手机的独特功能 角色:营销代表 种子词:“创新” 提示公式:“作为营销代表,
生成内容丰富、有说服力的产品描述,突出新智能手机的创新功能。智能手机具有以下功能
[插入您的功能]”
在此示例中,指令提示确保产品描述具有信息性、说服力;角色提示确保这个描述来自营销代表的
视角;使用种子词提示*(译者注)确保描述集中在智能手机的创新功能上。
*第二章末尾提及的种子词提示(seed-word prompting),在第三章也没有具体内容,只
是一个应用示例,别心急,在第八章(20页)有详细解释
Chapter 4: Standard Prompts
第四章:标准提示(第 12 页)
标准提示,可以看做是一种常用的默认值,指导 ChatGPT 通过为模型提供特定的任务输出。
例如,如果你想生成一篇新闻文章的摘要,你会提供一个[任务],比如“总结这篇新闻文章”。 提示
公式:“生成一个[任务]”
【示例】
生成一篇新闻摘要: 任务:总结这篇新闻文章 提示公式:“生成这篇新闻文章的摘要”
生成一篇产品评论: 任务:写一篇新智能手机的评论 提示公式:“生成对这款新智能手机的评
论”
此外,标准提示可以与角色提示和种子词提示等其他技术相结合,以增强 ChatGPT 的输出。
【示例】
如何组合标准提示、角色提示、种子词提示技术: 任务:为新笔记本电脑生成产品评论 指
令:评论应该客观、信息丰富并突出笔记本电脑的独特功能 角色:技术专家 种子词:“强大”
提示公式:“作为技术专家,生成客观且信息丰富的产品评论,突出新笔记本电脑的强大功
能。”
在此示例中,标准提示用于确保模型生成产品评论;角色提示用于确保评论是从技术专家的角度撰
写的;种子词提示用于确保评论聚焦于笔记本电脑的强大功能。
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