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标题: ChatGPT如何使用才是正确的! [打印本页]

作者: 热情的绿洲    时间: 2023-7-17 10:17
标题: ChatGPT如何使用才是正确的!
我们大多数人错误使用了ChatGPT。
在提示信息中,我们不使用例子。
我们忽略的信息是我们可以通过角色(扮演)控制ChatGPT的行为。
我们让ChatGPT猜测(提供)材料,而不是提供给它一些信息。
这些情况发生是因为我们大多数是使用标准的提示,这些标准的提示能帮助我们一下就能完成工作,但是(标准提示)不总是有效。
我们需要学习创建高质量的提示词来获得更好的结果,我们需要学习提示工程!并且,在这个专栏中,我们将学习在提示工程中已经被使用的4个技巧。
一些镜头标准提示
一些镜头标准提示是我们之前见过的标准提示,但是这里(标准提示)会带有任务的事例。
为什么有例子了?是这样的,如果我们想增加获得我们想要标准结果的几率,你必须增加任务事例,事例里面的提示工程会尝试解决这个问题。
一些镜头标准提示有一个任务描述,事例和提示组成。在这个案例中,使用一个例子的提示开头,使用模型补全缺失的单词。
下面是一些组成标准提示的各个部分。
[attach]146356[/attach]
现在,我们来创建另外的提示,例如,我们想从文本“I want to fly from Orlando to Boston”中提取机场的编码。
下面是我们最可能使用的标准词。
  1. <font size="3">Extract the airport codes from this text: “I want to fly from Orlando to Boston“</font>
复制代码
这个任务完成之后,但是有时候结果是不足够的。在这个案例中,你必须有一些标准镜头提示语。
  1. <font size="3">Extract the airport codes from this text:

  2. Text: “I want to fly from Los Angeles to Miami.”
  3. Airport codes: LAX, MIA

  4. Text: “I want to fly from Nashville to Kansas City.”
  5. Airport codes: BNA, MCI

  6. Text: “I want to fly from Orlando to Boston”
  7. Airport codes:</font>
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如果我们在ChatGPT上尝试上面的提示,我们将得到特定格式(我们在例子中指定)的机场编码。
强调下,之前的研究表明,在例子中实际答案不是重要的,但是答案的标签库是重要的。标签库是被给任务所有的标签的集合。你甚至通过使用标签库中的随机标签改善提示的结果。
让我们在我们的例子中通过输入随机的机场编码测试下这个结论。
  1. <font size="3">Extract the airport codes from this text:

  2. Text: “I want to fly from Los Angeles to Miami.”
  3. Airport codes: DEN, OAK

  4. Text: “I want to fly from Nashville to Kansas City.”
  5. Airport codes: DAL, IDA

  6. Text: “I want to fly from Orlando to Boston”
  7. Airport codes:</font>
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如果你在ChatGPT上尝试上面的提示,你仍然将得到正确的机场编码MCO 和BOS。
无论你的事例是否是正确的,是否包含标签库中的随机标签。这都将会帮你改善结果并且模型将会格式化你的提示答案。




作者: 热情的绿洲    时间: 2023-7-17 10:20
如果你在ChatGPT上尝试上面的提示,你仍然将得到正确的机场编码MCO 和BOS。
无论你的事例是否是正确的,是否包含标签库中的随机标签。这都将会帮你改善结果并且模型将会格式化你的提示答案。
角色提示
有时,ChatGPT的默认行为不足以满足你想要。这个时候你需要为ChatGPT设置一个角色。
例如你想要为一个工作面试做一个练习。通过告诉ChatGPT“act as hiring manager”并且增加更多提示的细节。你将为任何职位模拟一个工作面试。
[attach]146357[/attach]
正如你看到这样,ChatGPT表现的就像因为这个职位在面试我。
就像这样,你可以让ChatGPT扮演一个语言导师来练习外语,例如西班牙语,或者扮演一个影评家来分析你喜欢的电影。在这个链接文章中,我更深入研究了如何将ChatGPT变成你的语言导师或者语言伙伴。
你只要开始你的提示,例如“act as a...” 并且尽可能加入一些细节。如果你需要一些灵感,看一下这个你寻找提示的仓库来使你的ChatGPT表现的像一个专业的演员,医生,或者其他职业...。
给提示词增加个性并且生成知识
当为邮件,博客,故事,文章等等生成文本时,以下两个提示方法是很有用的。
首先,“adding personality to our prompts”,我的意思是添加一种风格和描述符。添加风格可以帮助我们的文本获得一种特殊的语调,礼节,写作的范围或者更多其他的东西。
  1. Write [topic] in the style of an expert in [field] with 10+ years of experience.

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为了定制输出,更进一步我们可以增添描述符。一个描述符仅仅是一个形容词,你可以添加它来调整你的提示。
例如:你想写一篇关于AI将如何取代人类的500字的blog。如果你想创建一个标准的提示,“write a 500-blog post on how AI will replace humans”,你可能会得到一个普通的文本。
然而,如果你增加一些形容的词语,例如鼓舞人心的,讽刺意味的,有趣的,娱乐性强的,输出将有明显的改变。
让我们给我们先前的提示增加描述符。
  1. Write a witty 500-blog post on why AI will not replace humans. Write in the style of an expert in artificial intelligence with 10+ years of experience. Explain using funny examples
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在我们的例子中,AI专家的风格和例如“有趣”,“机智”增添了不同的语调,为ChatGPT生成的文本。副作用是我们的文本将很难被AI detectors发现。
最终,我们可以使用生成知识方法来改善博客。这包含在生成最终响应之前,生成一些潜在关于某个主题的有用信息。
举个例子,在用先前提示生成文本之前,我们可以先生成知识,然后写邮件文本
  1. Generate 5 facts about “AI will not replace humans“
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一旦我们有了5个因素,我们可以将这些信息给到其他的提示,以此来写出更好的邮件文案。
  1. # Fact 1
  2. # Fact 2
  3. # Fact 3
  4. # Fact 4
  5. # Fact 5

  6. Use the above facts to write a witty 500-blog post on why AI will not replace humans. Write in the style of an expert in artificial intelligence with 10+ years of experience. Explain using funny examples
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为了以防你对其他改善你使用ChatGPT写邮件有兴趣,你可以链接到这个指导



作者: 热情的绿洲    时间: 2023-7-17 10:21
思考提示的链条
不像标准的提示,在思考提示的链条中,模型会诱发产生中间推理的步骤在产生被给出的最终答案之前。换句话说,模型将解释它的原因而不是直接给出问题的答案。
为什么原因是重要的?原因的解释通常会引导出更多精确的结果。
为了使用思维提示的链条,我们必须提供一些镜头例子,在这些例子中原因被相同的方式被解释。用这种方法,当回答提示时,解释性过程将被呈现出来。
下面是标准提示与思考提示链条的比较。
[attach]146358[/attach]
跟我们看到的一样,在思维提示的链路中,诱导模型解释解数学问题的过程原因这样的实际做法,会引导更精确的结果。
需要强调的是思考提示的链条在算术,常识,符号论证的问题中,对于改善结果是有效的。
更新:在这片文章发布后,GPT-4才发布。GPT-4比之前的版本表现更优秀在论证能力上,因此,你可能不需要在GPT-4上使用思考提示链条。我鼓励你自己测试下,这是是使用new GPT-4的四种方式
如果你想学习更多关于提示工程学,这里有4个提示的工程课程,你可以跻身前1%的ChatGPT使用者,并且有一些Midjourney 提示工程技巧来帮助创建更好的图片。








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