GPT的Prompt基本范式

通过精心设计Prompt，可以更有效地引导GPT生成符合我们期望的输出结果。

关键要素：​

1、任务描述​

Prompt中应包含对任务或期望输出的简明描述。这一部分清晰地指示模型用户的意图和要求。

例如：

• "请生成一段关于夏季的描述性文本。"
• "回答以下关于人工智能的问题。"

2、上下文建立​

对于多轮对话，建立上下文是至关重要的。Prompt的设计应考虑到引导模型理解对话历史，以更好地回应用户。

例如：

• "在上一轮对话中，用户问到..."
• "考虑前面提到的信息，继续对话。"

3、引导语​

引导语用于明确指导模型产生预期类型或格式的输出。这部分有助于规范模型的生成。

例如：

• "请以科普的方式解释..."
• "以一首诗歌的形式表达..."

4、示例输入​

提供具体的例子或示例输入，有助于模型更好地理解任务。这可以使模型更具体地了解用户期望的输出。

例如：

• "例如，输入可以是..."
• "一个典型的用户问题可能是..."

5、输出期望​

明确指示用户期望的输出类型或内容。这有助于引导模型生成符合用户预期的文本。

例如：

• "期望输出是一段描述性的文本，至少包含..."
• "回答应该包括关于..."

6、关键词和短语​

在Prompt中包含关键词和短语，有助于引导模型生成与这些关键信息相关的文本。

例如：

• "请在你的回答中使用以下关键词..."
• "强调以下短语..."

7、修辞和语气设定​

Prompt的语气和修辞可以直接影响模型生成的文本风格。适当的语气设定有助于调整输出的情感色彩。

例如：

• "以轻松幽默的口吻..."
• "请保持正式的语调..."

8、澄清或追问​

在Prompt中可能包含需要模型进行澄清或追问的部分，以确保模型正确理解任务。

例如：

• "如果有疑问，请随时向用户提问。"
• "需要更多信息时，请主动要求用户提供。"

通过精心设计这些要素，可以更有效地引导模型生成符合用户期望的输出。这样的Prompt工程对于提高模型的可控性和性能至关重要。

提示工程（Prompt Engineering）​

Prompt Engineering是一种通过设计巧妙的输入提示（Prompt）来引导和影响人工智能（AI）模型生成期望的输出的技术。在自然语言处理领域中，Prompt是用户提供给模型的文本输入，用于触发模型生成相应的文本或执行特定任务。

通过巧妙构建Prompt，可以对模型的输出进行微调，以使其更符合用户的期望或特定任务的需求。这种技术可以在各种应用中使用，包括自然语言生成、对话系统、代码生成等。

要点和技巧​

1. 清晰明确： Prompt应该明确表达用户的意图，包含足够的信息，以便模型理解用户的需求。

2. 多轮对话： 将对话划分为多个轮次，每一轮的输入都可以影响模型的理解。通过多轮对话，可以建立上下文，引导模型更好地理解用户的意图。

3. 温和的调整： 逐步调整Prompt，观察模型输出的变化。渐进式的调整有助于找到最有效的Prompt设计。

4. 控制输出风格： Prompt的措辞和结构可以影响模型生成文本的风格和语气。合理设计Prompt可以引导模型生成符合预期的文本。

5. 领域特定： 对于特定领域的任务，可以设计专门的Prompt，以确保模型对领域特定的知识有良好的理解。

应用场景​

1. 文本生成： 控制生成文本的风格、语气和内容，以适应不同的应用需求，如创意写作、广告文案等。

2. 对话系统： 引导模型生成更自然、有逻辑的对话，提高对话系统的质量和逼真度。

3. 代码生成： 设计明确的Prompt，用于生成特定功能或任务的代码片段，加速软件开发过程。

4. 问题回答： 通过巧妙设计的Prompt，引导模型生成准确、详细的回答，用于问答系统或智能助手。

5. 定制化任务： 针对特定任务，设计合适的Prompt，使模型能够生成符合任务需求的输出。

提示工程是在利用预训练的语言模型时的一项关键技术，通过精心设计Prompt，可以最大程度地发挥模型的潜力，并定制化其输出以满足具体需求。