你是否曾經(jīng)想過，當(dāng)你在使用ChatGPT這樣的AI模型時(shí)，你輸入的文字是如何影響模型的輸出的？你是否知道，有一些特殊的文字，可以像咒語一樣，引導(dǎo)模型發(fā)揮出最大的能力，甚至讓它做出你想不到的事情？你是否想了解，如何與模型有效地溝通，讓它成為你的得力助手，而不是你的對手？

如果你對這些問題感興趣，那么本文就是為你準(zhǔn)備的。本文將從淺到深，揭示ChatGPT提示詞背后的本質(zhì)，讓你了解AI提示詞的實(shí)用技巧和原則，以及提示詞工程的意義。

指令性提示詞的作用和來源

指令性提示詞，顧名思義，就是具有指令性質(zhì)的提示詞。它們通常是一些特定的格式或者語氣，用來告訴ChatGPT你想要它做什么，或者你想要它以什么樣的方式回答你。指令性提示詞的作用，就是讓ChatGPT更好地理解你的意圖，更準(zhǔn)確地滿足你的需求，更有效地展示它的能力。

指令性提示詞的來源，其實(shí)是ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。ChatGPT是基于GPT這個(gè)大型的預(yù)訓(xùn)練語言模型，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，使用人類反饋來進(jìn)行微調(diào)的。也就是說，ChatGPT是通過觀察和模仿人類的對話方式，來學(xué)習(xí)如何與人類交流的。而人類的對話方式，往往是有規(guī)律和邏輯的，比如，當(dāng)我們想要教別人一些知識時(shí)，我們會用一些特殊的格式或者語氣，來引導(dǎo)對方的思考，比如：

• 步步思考：這是一種常見的教學(xué)方法，通過將一個(gè)復(fù)雜的問題分解成若干個(gè)簡單的步驟，讓對方按照順序思考，從而達(dá)到逐步深入的效果。比如，你可以這樣問ChatGPT：“步步思考：如果你想要畫一幅風(fēng)景畫，你需要準(zhǔn)備哪些工具和材料？第一步，你需要什么？”
• 請?jiān)诨卮鹎鞍察o思考：這是一種提高對方注意力和專注度的方法，通過讓對方在回答前先停頓一下，思考一下，來避免一些隨意或者錯(cuò)誤的回答。比如，你可以這樣問ChatGPT：“請?jiān)诨卮鹎鞍察o思考：你認(rèn)為人工智能的最大優(yōu)點(diǎn)是什么？”

這些格式或者語氣，就是指令性提示詞的例子。它們可以讓ChatGPT知道你想要它做什么，或者你想要它以什么樣的方式回答你。當(dāng)然，這些指令性提示詞，并不是一成不變的，你也可以根據(jù)你的需要，自己創(chuàng)造一些新的指令性提示詞，只要它們能夠讓ChatGPT明白你的意圖，就可以起到作用。

與模型溝通的技巧和注意事項(xiàng),包括提示詞的格式

在使用ChatGPT模型進(jìn)行文本生成或?qū)υ挄r(shí)，我們需要注意一些與模型溝通的技巧和注意事項(xiàng)，以便讓模型發(fā)揮出最佳的效果。這些技巧和注意事項(xiàng)包括提示詞的格式、多輪對話、上下文信息等。在本節(jié)中，我們將逐一介紹這些技巧和注意事項(xiàng)，并給出一些實(shí)例和解釋。

1. 提示詞的格式

提示詞是指我們輸入給模型的文本，用來引導(dǎo)模型生成我們想要的輸出。提示詞的格式非常重要，因?yàn)樗鼤绊懩Ｐ偷睦斫夂突貞?yīng)。提示詞的格式可以分為兩種：指令性提示詞和非指令性提示詞。

指令性提示詞是指我們用來告訴模型我們想要它做什么的文本，例如“寫一首詩”、“生成一張圖片”、“回答這個(gè)問題”等。指令性提示詞通常需要遵循一定的規(guī)則和結(jié)構(gòu)，以便讓模型識別出我們的意圖和要求。指令性提示詞的規(guī)則和結(jié)構(gòu)可以根據(jù)不同的模型和應(yīng)用而有所不同，但一般來說，有以下幾個(gè)原則：

• 使用明確的動詞和名詞，例如“寫”、“生成”、“回答”、“創(chuàng)建”等，而不是模糊的詞語，例如“試試”、“看看”、“想想”等。
• 使用括號或其他符號來標(biāo)記出我們想要的輸出的類型或格式，例如“(詩)”、“[圖片]”、“<問題>”等，而不是直接輸入我們想要的輸出的內(nèi)容，例如“一首關(guān)于春天的詩”、“一張風(fēng)景畫”、“誰是世界上最聰明的人”等。
• 使用逗號或分號來分隔出不同的參數(shù)或選項(xiàng)，例如“寫一首詩(主題:春天,格式:五言絕句)”、“生成一張圖片(風(fēng)格:印象派,內(nèi)容:花園)”、“回答這個(gè)問題(來源:百度百科,關(guān)鍵詞:AI)”等，而不是使用連詞或句號，例如“寫一首關(guān)于春天的五言絕句”、“生成一張印象派風(fēng)格的花園畫”、“從百度百科上找到AI的定義并回答”等。

非指令性提示詞是指我們用來與模型進(jìn)行對話或交流的文本，例如“你好”、“你喜歡什么”、“你覺得這個(gè)怎么樣”等。非指令性提示詞通常不需要遵循特定的規(guī)則和結(jié)構(gòu)，但需要注意以下幾個(gè)原則：

• 使用禮貌和友好的語氣，例如“你好”、“請”、“謝謝”、“對不起”等，而不是粗魯和冒犯的語氣，例如“嘿”、“快點(diǎn)”、“閉嘴”、“滾”等。
• 使用簡潔和清晰的語言，例如“你喜歡什么”、“你覺得這個(gè)怎么樣”、“你能告訴我嗎”等，而不是冗長和模糊的語言，例如“你有沒有什么特別喜歡的東西”、“你對這個(gè)東西有什么看法”、“你能不能把你知道的都說出來”等。
• 使用適當(dāng)?shù)臉?biāo)點(diǎn)符號和換行符，例如“你好，我是一個(gè)AI模型?！?、“你喜歡什么？\n我喜歡音樂?！薄ⅰ澳阌X得這個(gè)怎么樣？\n這個(gè)很有趣?！钡?，而不是缺少或過多的標(biāo)點(diǎn)符號和換行符，例如“你好我是一個(gè)AI模型”、“你喜歡什么我喜歡音樂”、“你覺得這個(gè)怎么樣這個(gè)很有趣”等。

提示詞的格式對于模型的輸出有很大的影響，因?yàn)樗鼤绊懩Ｐ偷睦斫夂突貞?yīng)。如果我們使用正確的提示詞格式，模型就能更好地識別出我們的意圖和要求，從而生成更符合我們期望的輸出。如果我們使用錯(cuò)誤的提示詞格式，模型就可能會產(chǎn)生錯(cuò)誤或不相關(guān)的輸出，或者無法生成任何輸出。因此，我們在使用ChatGPT模型時(shí)，需要注意提示詞的格式，以便讓模型發(fā)揮出最佳的效果。

2. 多輪對話

多輪對話是指我們與模型進(jìn)行的連續(xù)的對話，而不是一次性的輸入和輸出。多輪對話可以讓我們與模型建立更深入的交流和理解，也可以讓模型生成更豐富和有趣的輸出。多輪對話的優(yōu)點(diǎn)有以下幾個(gè)：

• 可以讓我們更好地表達(dá)我們的意圖和要求，例如我們可以通過多輪對話來細(xì)化我們想要的輸出的類型、格式、內(nèi)容等，也可以通過多輪對話來提出我們對模型的輸出的反饋和建議。
• 可以讓模型更好地理解我們的輸入和輸出，例如模型可以通過多輪對話來詢問我們的輸入的含義、目的、背景等，也可以通過多輪對話來解釋或補(bǔ)充它的輸出的來源、原理、細(xì)節(jié)等。
• 可以讓我們和模型之間產(chǎn)生更多的互動和趣味，例如我們可以通過多輪對話來與模型進(jìn)行閑聊、游戲、競賽等，也可以通過多輪對話來欣賞或評價(jià)模型的輸出的風(fēng)格、創(chuàng)意、效果等。

多輪對話的缺點(diǎn)有以下幾個(gè)：

• 可能會增加我們和模型之間的溝通成本和時(shí)間，例如我們可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來輸入和閱讀更多的文本，也可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來處理和解決更多的問題和錯(cuò)誤。
• 可能會降低模型的輸出的質(zhì)量和一致性，例如模型可能會在多輪對話中產(chǎn)生重復(fù)、矛盾、無關(guān)或不合理的輸出，也可能會在多輪對話中忘記或混淆之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
• 可能會引起我們和模型之間的誤解和沖突，例如模型可能會在多輪對話中表現(xiàn)出不禮貌、不友好、不合作或不誠實(shí)的態(tài)度，也可能會在多輪對話中違反我們的期望、要求或規(guī)則。

因此，我們在使用ChatGPT模型進(jìn)行多輪對話時(shí)，需要注意以下幾個(gè)原則：

• 根據(jù)我們的目的和需求，選擇合適的對話次數(shù)和長度，不要過多或過少，不要過長或過短。
• 在每一輪對話中，保持輸入和輸出的清晰和簡潔，不要含糊或冗長。
• 在整個(gè)對話過程中，保持輸入和輸出的連貫和一致，不要跳躍或矛盾。
• 在必要的時(shí)候，使用回顧和總結(jié)的方式，來復(fù)習(xí)和梳理之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
• 在遇到問題或錯(cuò)誤的時(shí)候，使用詢問和糾正的方式，來解決和避免之后的問題和錯(cuò)誤。
• 在對話結(jié)束的時(shí)候，使用感謝和告別的方式，來結(jié)束和評價(jià)整個(gè)對話的過程和結(jié)果。

3. 上下文信息

上下文信息是指我們與模型進(jìn)行對話或文本生成時(shí)，所涉及的相關(guān)的背景知識、前提條件、目標(biāo)結(jié)果等。上下文信息對于模型的輸出有很大的影響，因?yàn)樗鼤绊懩Ｐ偷睦斫夂突貞?yīng)。上下文信息的優(yōu)點(diǎn)有以下幾個(gè)：

• 可以讓我們更準(zhǔn)確地表達(dá)我們的意圖和要求，例如我們可以通過提供上下文信息來說明我們想要的輸出的主題、范圍、風(fēng)格等，也可以通過提供上下文信息來說明我們的輸入的來源、目的、背景等。
• 可以讓模型更有效地理解我們的輸入和輸出，例如模型可以通過獲取上下文信息來判斷我們的輸入的類型、格式、內(nèi)容等，也可以通過獲取上下文信息來生成我們的輸出的類型、格式、內(nèi)容等。
• 可以讓我們和模型之間產(chǎn)生更多的共識和信任，例如我們可以通過提供上下文信息來與模型建立更緊密的聯(lián)系和合作，也可以通過提供上下文信息來驗(yàn)證和評估模型的輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。

上下文信息的缺點(diǎn)有以下幾個(gè)：

• 可能會增加我們和模型之間的輸入和輸出的復(fù)雜度和難度，例如我們可能需要輸入更多的文本來提供上下文信息，也可能需要閱讀更多的文本來獲取上下文信息。
• 可能會導(dǎo)致模型的輸出的偏差和誤差，例如模型可能會根據(jù)上下文信息來生成不符合我們期望或要求的輸出，也可能會根據(jù)上下文信息來忽略或遺漏我們想要的輸出。
• 可能會引起我們和模型之間的不一致和不匹配，例如模型可能會根據(jù)上下文信息來使用不適合我們的語言或風(fēng)格，也可能會根據(jù)上下文信息來假設(shè)或推斷我們不知道或不同意的事情。

因此，我們在使用ChatGPT模型時(shí)，需要注意以下幾個(gè)原則：

• 根據(jù)我們的目的和需求，選擇合適的上下文信息的數(shù)量和質(zhì)量，不要過多或過少，不要過雜或過簡。
• 在輸入和輸出中，明確地標(biāo)記出上下文信息的來源和類型，不要混淆或遺漏。
• 在輸入和輸出中，合理地使用上下文信息的內(nèi)容和邏輯，不要錯(cuò)誤或矛盾。
• 在必要的時(shí)候，使用更新和清除的方式，來維護(hù)和管理上下文信息的狀態(tài)和變化。
• 在遇到問題或錯(cuò)誤的時(shí)候，使用檢查和糾正的方式，來解決和避免上下文信息的影響和干擾。
• 在對話結(jié)束的時(shí)候，使用總結(jié)和反饋的方式，來結(jié)束和評價(jià)上下文信息的作用和效果。

總結(jié)

希望通過本文，你能夠?qū)hatGPT提示詞有一個(gè)更深入的認(rèn)識，也能夠運(yùn)用這些技巧和原則，讓ChatGPT火力全開，為你提供更好的服務(wù)。請繼續(xù)閱讀，讓我們一起開始吧！

以上就是本文的內(nèi)容，希望對你有所幫助。如果你對GPT模型和提示詞有興趣，可以繼續(xù)探索和學(xué)習(xí)。如果你有任何問題或建議，可以在評論區(qū)留言，我會盡力回復(fù)。謝謝你的閱讀和支持。

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI小智??，作者： AI小智