认识达内从这里开始

Prompt技术是一种运用预设的文本提示来开启人工智能对话的办法。经过给定一个简短的文本提示，如一个问题或一个不完好的句子，人工智能就能够应用这个信息来生成愈加自然、连接的答复。Prompt技术常被用于锻炼自闭聊天机器人和自然言语处置等应用，它可以进步其响应速度和准确性，同时也能够减少处置所需求的计算量和资源开支。ChatGPT 是一种先进的言语模型，可以生成相似人类的文本。它树立在 Transformer 架构之上，能够处置大量数据并生成高质量的文本，我们能够经过运用不同的 Prompt 工程技术来使ChatGPT完成不同的目的。

Prompt 有特定格式，通常由三个主要元素组成：

1.任务：明白而简约地陈说 Prompt 请求模型生成的内容。

2.指令：模型在生成文本时应遵照的指令。

3.角色：模型在生成文本时应扮演的角色。

可在不同的状况下运用不同的prompt，在日常生活中，也能够将不同的prompt分离在一同来引导输出。下面是几个常用的prompt技术及运用示例。

指令Prompt

运用指令 Prompt 技术时，重要的是要牢记指令应明白详细，这能够得到高质量的输出。

Prompt 公式：“依照以下指示生成[任务]：[指示]”

示例：

生成法律文件：

任务：生成法律文件

指令：文件应契合相关法律法规

Prompt 公式：“依照以下指示生成契合相关法律法规的法律文件：文件应契合相关法律法规。”

角色Prompt

角色 Prompt 技术是一种经过指定模型要扮演的特定角色来引导 ChatGPT 输出的办法。该技术对生成针对特定上下文或受众量身定制的文本十分有用。

Prompt 公式：“以[角色]身份生成[任务]”

示例：

生成法律文件：

任务：生成法律文件

角色：律师

Prompt 公式：“以律师的身份生成法律文件。”

规范Prompt

规范 Prompt 是一种经过提供模型要完成的特定任务来引导 ChatGPT 输出的简双方法。

Prompt 公式：“生成一个[任务]”

示例：

生成新闻文章摘要：

任务：总结此新闻文章

Prompt 公式：“生成此新闻文章的摘要”

样本Prompt

类比、比照样本得到输出。

Prompt 公式：“依据“样例”生成文本”

类比示例：

参考提供的文案，生成一个相同的产品文案：

任务：为新智能手表撰写产品描绘

Prompt 公式：“关于这个新智能手表，类比“类比文案”生成产品描绘”

比照示例：

运用一个可用样例比拟新智能手机和最新款的iPhone：

任务：比拟一款新智能手机和最新款的iPhone

Prompt公式：“运用一个样例(最新款iPhone)对这个新智能手机停止产品比拟”

生成一篇产品评论：

任务：撰写一篇新电子阅读器的评论

Prompt 公式：“关于这个新电子阅读器，运用少数样例(另外三款电子阅读器)生成评论”

考虑prompt

该技术可用于写作论文、诗歌或创意写作等任务。

提示公式：“让我们考虑一下主题或问题”

示例：

生成一篇深思性文章：

任务：写一篇有关个人生长的深思性文章

提示公式：“让我们考虑一下：个人生长”

检查prompt

可用于检查数据错误与文章的逻辑性。

提示公式：“文本”+指令“请确保以下文本自我分歧”

示例：

数据核对：

任务：检查给定新闻文章中的分歧性

输入文本：“文章中提到该城市的人口为 500 万，但后来它说该城市的人口为 700 万。”

公式：“请确保以下文本自我分歧：文章中提到该城市的人口为 500 万，但后来它说该城市的人口为 700 万。”

整合prompt

这种技术应用模型来整合新信息或衔接不同的信息。这种技术有助于将现有学问与新信息相分离，生成对特定主题更全面的了解。

示例：

衔接信息

任务：衔接不同的信息

阐明：衔接应相关和逻辑

提示公式：“以相关和逻辑的方式衔接以下信息：[插入信息 1] [插入信息 2]”

选择prompt

以选择题的方式提出问题，应用模型协助本人答复问题或停止选择。

示例：

文本补全

任务：用预定义选项之一完成句子

阐明：完成应是预定义选项之一

提示公式：“经过选择以下选项之一来完成以下句子：[插入句子] [插入选项 1] [插 入选项 2] [插入选项 3]”

模板prompt

经过向模型提供特定的输入，例如模板、特定的词汇表或一组限制条件，以指导生成过程，从而在生成文本时对输出停止高度控制。

示例：

文本生成

任务：生成一个故事

阐明：故事应基于特定的模板

提示公式：“依据以下模板生成故事：[插入模板]”

检索prompt

用于信息检索等任务。

示例：

信息检索

任务：从特定来源检索信息

阐明：检索到的信息应相关

提示公式：“从以下来源检索有关[特定主题]的信息：[插入来源]”

概述prompt

用于凝练信息。

示例：

总结会议

任务：概述会议记载

阐明：摘要应突出会议的主要决议和行动

提示公式：“经过列出会议记载中所做的主要决策和行动，概述以下 会议记载：[插入记载]”

对立prompt

使输出内容不具备某些标签及特性。

示例：

言语翻译的对立提示

任务：生成难以翻译的文本

阐明：生成的文本应难以翻译为目的言语

提示公式：“生成难以翻译为[插入目的言语]的文本”

分类prompt

让模型将文本分类到不同类别，用于对自然言语的处置、文本剖析和情感剖析等任务。

示例：

信息的文本分类

任务：将信息分类到不同的类别中，如渣滓信息、重要信息或紧急信息

阐明：模型应依据其内容和发送者对信息停止分类

提示公式：“对以下信息停止文本分类[插入信息]，并依据其内容和发送者将其分类到不同的类别中，如渣滓信息、重要信息或 紧急信息。”