NAI:你一直以來都用錯了ChatGPT！掌握這3大提示技巧，讓你秒變GPT達人！

為什么提示工程如此重要？

提示工程的目標是通過提供清晰、簡潔且結構良好的輸入來提高語言模型的性能，這些輸入需要針對模型所用于的特定任務或應用進行定制。可以將提示工程比喻成與人交流時使用清晰明了的語言，讓對方更容易理解你的意圖，從而做出更滿意的回應。

那么接下來，我們將依次介紹OpenAI提供的提示工程最佳實踐，FushionAI的自動生成功能，以及讓GPT進行自我反思。我們還會提供一個額外的實用小技巧，請多留心！

OpenAI的官方最佳提示技巧

1.使用最新的模型

為了獲得最佳效果，我們建議使用最新、性能最強大的模型。截至2022年11月，文本生成方面的最佳選擇是“text-davinci-003”模型，代碼生成方面的最佳選擇是“code-davinci-002”模型。能使用GPT-4當然會比ChatGPT要更好。

2.將指令放在提示的開頭，并用###或"""將指令與文本分開

效果不佳?：

將下面的文本摘要成一個關鍵要點的項目列表。

{輸入文本}

更好的選擇?：

將下面的文本摘要成一個關鍵要點的項目列表。

Web3寵物游戲DOGAMí完成700萬美元擴展種子輪融資:12月13日消息，Tezos生態上Web3寵物游戲DOGAMí完成700萬美元擴展種子輪融資，歐洲風險投資公司XAnge領投，Bpifrance、Blockchain Founders Fund和Wagram Capital參投。

據悉，DOGAMí是一款允許玩家收養和飼養虛擬狗的Web3游戲，這些狗狗來自外太空，帶著目的來到地球。DOGAMí在今年第一季度投放了12,000個NFT。此外，DOGAMí的代幣DOGA可用于買賣NFT和配件，以及參與游戲中的活動。

據Rootdata數據顯示，DOGAMí在去年12月完成600萬美元種子輪融資，育碧、AnimocaBrands、Tezos和GSR等參投。（Theblock）[2022/12/13 21:41:22]

文本：

"""{輸入文本}"""

3.對所需的上下文、結果、長度、格式、風格等盡可能具體、詳細和描述性

效果不佳?：

寫一首關于OpenAI的詩。

更好的選擇?：

寫一首關于OpenAI的短篇勵志詩，重點描述DALL-E產品發布，風格仿照{著名詩人}。

4.通過示例明確所需輸出格式

數據：今年NFT商標申請量已超2021年的三倍:金色財經報道，美國與NFT相關的商標申請數量已超2021年的三倍。NFT商標申請在3月份達到頂峰，但此后每個月都在下降。與2021年全年相比，與NFT和其他區塊鏈產品相關的美國商標申請數量在2022年已經增加了近兩倍。去年共有2,142個與NFT相關的商標被提交。根據商標律師Mike Kondoudis匯編的美國專利商標局數據，截至2022年9月，共有6,366個此類商標被提交。今年申請商標的公司包括麥當勞、Crocs、CVS，甚至電視名人Dr.Oz。（The block）[2022/10/6 18:40:33]

效果不佳?：

從下面的文本中提取實體。提取以下4種實體類型：公司名稱、人名、特定主題和主題。

文本：{文本}

更好的選擇?：

從下面的文本中提取重要實體。首先提取所有公司名稱，然后提取所有人名，然后提取與內容相關的特定主題，最后提取總體主題。

期望格式：

公司名稱：<逗號分隔的公司名稱列表>?

人名：-||-?

特定主題：-||-?

總體主題：-||-

文本：{文本}

Cardano：Vasil測試期間發現先前節點版本存在Bug:金色財經報道，根據Cardano區塊鏈背后開發團隊Input Output官方社交媒體披露最新開發周報顯示，該團隊在Vasil測試期間發現先前節點版本存在Bug，目前正在開發即將發布的最新節點版本v1.35.2，旨在改進并修復這些Bug。7月初，Input Output團隊在Cardano測試網上啟動了Vasil硬分叉，旨在推動月末進行Vasil主網升級，此前已在v1.35.1版本中修復了快照重放問題。[2022/7/24 2:34:05]

5.從零次學習開始，然后進行少次學習，如果這些方法都不起作用，那么進行微調

?零次學習

從下面的文本中提取關鍵詞。

文本：{文本}

關鍵詞：

?少次學習-提供幾個示例

從下面的文本中提取關鍵詞。

文本1：Stripe為Web開發人員提供了API，以便他們將支付處理集成到自己的網站和移動應用程序中。

關鍵詞1：Stripe，支付處理，API，Web開發人員，網站，移動應用程序

文本2：OpenAI已經訓練出了處理和生成文本方面非常優秀的語言模型。我們的API可以讓您使用這些模型，解決幾乎任何涉及處理語言的任務。

閑侶聯名鄭州地鐵推出1元數字藏品:金色財經報道，閑侶元宇宙聯名鄭州地鐵將在7月22號15:00發行“元小玉”系列1元數字藏品，本次發行的聯名地鐵卡數字藏品限量1000份，同時附贈鄭州地鐵計次卡一張，該地鐵實體卡為價值28元的5次計次卡，不限里程，不限路線，隨意換乘。[2022/7/10 2:02:39]

關鍵詞2：OpenAI，語言模型，文本處理，API。

文本3：{文本}?

關鍵詞3：

?微調：請參閱參考文獻里的微調最佳實踐指南。

6.減少模糊和不精確的描述

效果不佳?：

這個產品的描述應該比較簡短，只有幾句話，不要太多。

更好的選擇?：

用3至5句話的段落來描述這個產品。

7.不僅要說不做什么，更應該說做什么

效果不佳?：

以下是代理和客戶之間的對話。不要詢問用戶名或密碼。不要重復。

客戶：我無法登錄我的賬戶。代理：

更好的選擇?：

以下是代理和客戶之間的對話。代理將嘗試診斷問題并提出解決方案，同時避免詢問任何與個人身份信息有關的問題。不要詢問用戶名或密碼，而是引導用戶查閱幫助文章www.samplewebsite.com/help/faq

美國SEC專員：穩定幣可能會受到監管:金色財經報道，Watcher.Guru發推稱，美國SEC專員Hester Peirce表示，鑒于Terra的UST崩盤，穩定幣可能會受到監管。[2022/5/15 3:17:01]

客戶：我無法登錄我的賬戶。代理：

8.代碼生成-使用“引導詞”引導模型生成特定模式

效果不佳?：

編寫一個簡單的Python函數

1.詢問我一個以英里為單位的數字

2.將英里換算成公里

在下面的代碼示例中，添加“import”提示模型應該以Python語言開始編寫。

更好的選擇?：

編寫一個簡單的Python函數

1.詢問我一個以英里為單位的數字

2.將英里換算成公里

import

FusionAI,自動生成更好的提示

FusionAI是一個可以自動生成更適合GPT提示并生成相應文章的AI軟件，我會建議新手期時將它當作學習提示工程的教程來使用。

例如，當我給出提示：“Iwanttohaveablogofpromptengineering“FusionAI會修改此提示為

可以看出來這樣生成出來的提示對照了前文提到的第3和第6條技巧，規定了輸入長度，要求變得更精確了，讓AI聚焦于提示工程的好處和挑戰，并且舉出相應例子。

讓我們用中文輸入挑戰一下FusionAI。給出提示：“給我一篇關于提示工程的博客”。FusionAI修改提示為：

可以看出來這個提示是有嚴重偏差的，詞不達意，無法使用。這其實給我們提了個醒，語言和指令在轉譯的時候是會有信息損失的，轉譯的次數越多信息差就越大，直到不可辨別。因此我們要盡量接觸和使用一手信息，在AI上也適用。

我們不建議使用各種模版或者類似FusionAI的工具來生成內容，因為噪音太大。當然，在你還不了解提示工程的時候可以參考它們來學習，這是可以的。

GPT，你得學會自我反思

在EricJang的一篇最新的博客《CanLLMsCritiqueandIterateonTheirOwnOutputs?》里，他提到LLM可以在沒有任何基礎反饋的情況下自我糾正，并嘗試將這樣的自我反思作為一種提示工程的技巧。

你可以把這種情況想象成某人向你發送了一條短信，然后迅速“取消發送”，再發送一條新的短信。

讓我們舉個例子，當我們讓GPT-4寫出一首不押韻的詩：”canyouwriteapoemthatdoesnotrhyme?thinkcarefullyabouttheassignment“，GPT-4給出的回答是：

很明顯，節選的小詩是押韻的，這并不符合我們的要求。那么我們給出進一步的指令讓GPT-4進行自我反思：“didthepoemmeettheassignment?”，那么GPT-4會回答：

可以看出來，這次GPT-4生成的小詩確實是不押韻的，在沒有給出任何額外反饋的前提下GPT-4完成了自我的提示工程。筆者猜想這可能跟LLM的無監督學習有關，但為什么GPT-4擁有此功能而GPT-3.5卻沒有，就不得而知了。

當然，這樣的能力也是有局限的。如果你愿意，你可以要求GPT-4隨機給出兩個五位數并且求出它們的乘積。接下來你會發現，無論你讓GPT-4怎么反思，它都無法給出正確的答案。GPT-4只會不斷客氣地胡說八道而已。對于想深入研究的讀者，可以從文末鏈接閱讀Eric的博客和一篇最新的預印版論文《Reflection》

Onemorething

有心的讀者可能已經發現了，作者在使用LLM一般都選擇英文作為提示語言。這是因為作為預訓練模型，其表現的優異程序與預訓練時的數據集有關系，一般來說數據越多則被訓練得越好。而英語作為全球第一的使用語言，數據量是遠超中文的。所以除非你需要輸出與中文語境強相關的文章，否則我會建議使用英文來作為提示語言。

總結

在這篇文章里我們介紹了三種提示工程的方法。分別是OpenAI推薦的前置提示工程，AI自動生成，以及以反思為主的后置提示工程。同時，我們也建議非英語母語者嘗試使用英語作為與LLM交互的語言。

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參考文獻:

https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api

https://docs.google.com/document/d/1h-GTjNDDKPKU_Rsd0t1lXCAnHltaXTAzQ8K2HRhQf9U/edit#

https://fusion.tiiny.site/home.html

https://evjang.com/2023/03/26/self-reflection.html

https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf

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