前言
随着深度学习技术的不断发展,人工智能在各个领域都表现出越来越强大的能力。其中,自然语言处理(NLP)领域发展迅猛,将人工智能技术应用于对话系统、语音识别和机器翻译等方面。ChatGPT是一个基于GPT-3.5语言模型的智能对话系统,可以在多种应用场景下提供优质的对话服务。聊天机器人已经成为越来越多企业和个人在智能客服、智能娱乐等领域的必备工具。而其核心技术之一——自然语言处理(NLP)技术,目前又以大型预训练模型(如GPT-4)为代表进一步展示出其巨大威力。而如何更好地优化Prompt,成为一名专业的Prompt工程师,已经成为许多人想要了解的技能。
本文将围绕如何成为Prompt工程师、如何更好地优化Prompt以及如何向ChatGPT提问这三大方面展开讲解。同时,本文也会提供一些具体示例来帮助读者深入理解。
通过搜索引擎或社交媒体,我们可以看到很多人正在讨论Prompt engineer,这是因为Prompt engineer可以帮助我们更好地进行文本交互。Prompt engineer是一种人工智能技术,它可以让我们从一个简短的文本提示开始,自动生成连贯、有意义的文本。这种技术可以确保我们使用最少的输入或编码来完成任务,这在手动完成某些复杂任务时尤为重要。
但是Prompt engineer对于大多数人来说还是一个相对新的领域,很多人可能不知道这是什么,也不知道为什么需要学习它。在本文中,我们将深入研究Prompt engineer并提供有价值的启示,让你更好地了解这个技术,并学会如何使用它。
1. 什么是Prompt engineer?
Prompt engineer是一种技术,它使用机器学习来帮助我们自动生成文本。在这个领域,机器学习算法将从大量的数据中提取出统计特征,以预测要在生成。这些算法可以分为三个主要部分:生成、筛选和评估。生成阶段是Prompt engineer的重点部分,它可以帮助我们从一个简短的提示开始,逐步生成更多的文本。
那么,为什么我们需要学习Prompt engineer呢?简单地说,Prompt engineer可以帮助我们更好地完成各种文本任务。如果你曾经参与过需要大量文本处理的活动,你就知道这项任务需要耗费大量的时间和精力。Prompt engineer能让你在使用更少的输入或编码的情况下快速完成任务,从而提高效率并节省时间。
总体来说,AI 相当于美国队长的实力,遇强则强,遇弱则弱,关键其实在于 Prompt。所以,如何更好地完善 prompt,实现 prompt 工程就是:如何更好地使用 AI 的基础。
2. 成为一个优秀的Prompt工程师
Prompt工程师是对智能对话场景(比如ChatGPT)进行定制的人。他们不但可以调整模型,让模型能够根据特定条件生成更加符合期望的答案,而且还可以理解算法优化。Prompt可以被看作是一种用来交互的消息。比如你可以问“蒜蓉西兰花怎么做?”或者“我怎样才能制作一碗尽善尽美的鸡汤?”这些都可以作为Prompt被输入到ChatGPT进行回答。
成为Prompt工程师可以让你把自己的聊天体验提高到一个全新的水平,可以让你更好地向ChatGPT提问,获取更加精准的答案。此外,追求新奇体验,发起趣味聊天等等,都可以通过更好地使用Prompt技巧来实现。
为了成为Prompt工程师,你需要具备以下基础知识:
- 自然语言处理(NLP):这是指将机器学习应用于人类语音和文本处理的能力。无论是基础的词法分析和命名实体识别,还是更复杂的语法树,这些技能都是你成为Prompt工程师所必需的。
- 机器学习基础:Prompt工程师需要了解机器学习的基础知识,以便能够调整诸如学习率、损失函数等参数,并为模型选择合适的超参数调参。
- 语言模型:Prompt工程师需要对其使用的语言模型有足够的了解。这包括知道如何针对不同的问题使用不同的模型,以及如何根据具体的需求对模型进行微调、修整。
- Prompt技巧:Prompt工程师需要了解如何优化Prompt,以便更有效地与ChatGPT交互,并且在技术层面强调“创新性”。
3. 如何更好地优化Prompt向ChatGPT提问?
3.1 确定任务和目标
ChatGPT支持回答多种类型的问题,如开放性问题、特定主题问题等。因此,在提问前需要先确定问题类型,以便更好地设计Prompt。
比如,下面三个例子分别属于开放性问题和特定主题问题:
- 开放性问题:你觉得明天的天气会怎么样?
- 特定主题问题:请问楼下的洛杉矶新闻在哪里可以看?
对于这两种问题,我们需要设计不同的Prompt,以使ChatGPT可以根据问题类型生成相应的答案。
- 特定主题问题:TensorFlow安装出错,怎么解决?
对于这个问题,我们需要根据特定主题——TensorFlow,来设计Prompt。
上面说过,AI 相当于美国队长的实力,遇强则强,遇弱则弱,关键在于你如何向ta进行提问,在设计Prompt时,首先需要明确任务和目标。Prompt需要清晰地描述任务,告诉ChatGPT具体要搜索和输出什么内容。Prompt需要明确指定领域和话题,以便ChatGPT更好地理解任务。比如,Prompt可以告诉ChatGPT搜索的内容应该是具体某一领域的知识,比如医学、法律、金融等。为了提高ChatGPT的理解效果,Prompt可以修改问题形式,利用更简洁明了的方式传递信息。比如,将开放性问题转化为闭合性问题,或者引入额外的概括或细节等信息来帮助模型更好地理解问题。
比如,如何现在你需要写一篇《如何成为prompt工程师,向chatgpt进行提问》,你可以这样提问:
现在你需要写一篇名为《如何成为prompt工程师,向chatgpt进行提问》的文章,你需要注意以下几个注意事项:
1. 给出文章的框架
2. 你需要重新取一个更吸引人的标题,这个标题需要更加容易获得更多的访问量,你需要结合人性的弱点,推荐算法等因素给出5个优秀的爆款标题
3. 给出文章的前言
4. 你需要从什么是prompt engineer开始,介绍如何更好地优化prompt从而向chatgpt进行提问,并且提供一些示例来佐证你的观点,并在最后进行总结。整篇文章主要围绕怎么更好地向chatgpt进行提问,如何将思维框架赋予机器,从而让chatgpt生成更加细节具体的答案。
5. 用通俗易懂、幽默的语言来撰写,尽可能多的用示例,每一个知识点都用一些示例
6. 关于如何更好地prompt提问,可以参考我是怎么向你问问题的,我会分点把需要注意的事项都告诉你,这一点你可以写在文章中。
7. 本文只是关于应用层的用户如何提问,这些用户不需要了解深入NLP算法,也不需要关注这些,他们只需要关注如何提问,你需要注意这一点
再有,现在想询问如何自学编程时,一个好的Prompt可以是:“如何在没有专业背景的情况下,自学编程?”,而一个不好的Prompt则可能是“如何学习编程?”这是因为前者更加具体且针对性更强,所包含的信息也更全面。
3.2 找到并优化关键词和问题
在使用ChatGPT时,关键词和问题对生成的答案至关重要。因此Prompt工程师需要熟练掌握各种查询格式(如问句和陈述句等),并能够根据不同的目的进行灵活调整。此外,关键词和问题的质量和清晰度也会直接影响到生成的答案,因此应该注意优化。要在提问中尽可能简洁明了地描述问题,并尽可能避免出现歧义词汇。
示例:
- 原问题:明天我该穿什么衣服?
这个问题中的关键词“我”可能会让模型出现混淆,因此可以优化关键词,改为:
- 更好的问题:明天应该穿什么样的衣服?
3.3 撰写清晰简洁的Prompt
Prompt必须清洗简练,以确保它们是清晰的并精准地表达你的意思。这意味着你需要掌握各种撰写技巧,如设置与上下文相关的对话历史记录,锁定特定模型或模型版本,或从模板或提示进行初始选择,合理的Prompt可以让模型更好地理解问题,从而提高答案的质量。
比如:
- 不太好的Prompt:你觉得明天的天气怎么样?因为可能会下雨,所以我不确定要穿什么衣服。
这个Prompt太复杂了,ChatGPT会难以理解。更好的Prompt可以是:
- 更好的Prompt:请描述一下明天的天气。
3.4 结合上下文进行提问
ChatGPT具有上下文感知能力,能够根据输入问题的上下文生成更加精准的答案。
假设对话上下文如下:
- 用户:想看一部好笑的喜剧电影,有什么推荐的吗?
- ChatGPT:你可以看《逻辑思维训练营》。
现在用户又提了一个问题:
- 用户:这部电影是哪年拍的?
我们可以结合上下文来设计Prompt,比如:
- 更好的Prompt:《逻辑思维训练营》是哪年上映的?
对于 ChatGPT 来说,我们需要明确的 prompt::
user:
我想写一篇文章,主题是《如何用 ChatGPT 写一篇文章,以如何用 ChatGPT 写一篇文章》,文章的大纲是:
1. 先用 100 字介绍一下 ChatGPT
2. 以 Julia 作为可以以具体的案例为例,介绍如何使用 ChatGPT 写一篇博客大赛的参赛作品。这包括如何确定主题、如何撰写开头和结尾、如何组织文章结构等等。主题是:《Julia Dataframe 在大数据分析领域的使用》,大纲中包含:用 200 字介绍一下 Julia 语言历史;介绍如何使用 DataFrames.jl,并有个代码示例;对比一下 Python Pandas、Apache Spark Dataframe;小结。
3. 对本文的内容进行总结,并再次强调使用 ChatGPT 进行写作的好处。
帮我写一篇文章?
-------------
chatgpt:
当然可以,以下是一篇基于您提供的大纲的示范文章:
如何用ChatGPT写一篇文章,以如何用ChatGPT 写一篇文章
ChatGPT是一种基于神经网络的语言模型,可以用于自然语言处理和文本生成。在本文中,我们将介绍如何使用ChatGPT 写一篇参加博客大赛的文章,并以Julia语言为例,详细说明如何撰写开头、确定主题、组织文章结构以及撰写结尾。
介绍ChatGPT
ChatGPT是由 OpenAl开发的一种预训练语言模型,它可以基于已有的大量语料库,生成高质量的自然语言文本。该模型可以应用于多种自然语言处理任务,如对话生成、文本摘要、语言翻译等。ChatGPT的预训练模型是使用Transformer模型实现的,其中包含数百万个参数,可以在训练后生成高质量的文本。
撰写开头
在撰写开头时,我们需要吸引读者的注意力并明确文章的主题。针对这篇文章,我们的主题是《Julia Dataframe在大数据分析领域的使用》,因此我们可以在开头介绍Julia语言的历史和数据分析领域的背景,为读者引入本文的主题。
......
如此一来,我们提供的上下文就会更加准确,基于这个范例,可以思考我们的内容如何编写。
3.5 其他小建议
相似的,与 Stable Diffusion 类似的是,AI 生成的内容经常出现各种问题,所以我们要注意:
- 保持自然的表达。ChatGPT 能够生成流畅的语句,但有时可能会出现奇怪或不合适的表达。在使用 ChatGPT 进行写作时,需要注意保持自然的表达方式。
- 适时修正错误。如果 ChatGPT 生成的内容不准确或有错误,应该及时进行修正,以保证文章的准确性和可读性。
- 多次修改和调整。ChatGPT 的输出结果虽然会自动进行语法纠错和编辑,但是为了保证文章质量,还是需要经过多次修改和调整,不断完善文章结构和内容。
- 保持简洁明了。在使用 ChatGPT 进行写作时,需要尽量保持简洁明了,避免使用过于复杂的句式和词汇,以便读者更好地理解文章内容。
- 注重原创性和独特性。尽管 ChatGPT 能够生成大量的文章,但是为了在博客大赛中脱颖而出,还需要注重文章的原创性和独特性,尽可能地突出自己的风格和思想。
考虑到 ChatGPT 的代码并不那么准确,让我们使用 GitHub Copilot 生成更多的内容。
4. 总结
Prompt工程师是一种非常重要而高尚的职业,能够帮助人类更好地利用人工智能的力量来解决问题。希望通过本文的介绍,读者可以更好地理解如何成为一名Prompt工程师,如何更好地优化Prompt,以及如何更好地向ChatGPT提问,通过对Prompt工程师以及优化Prompt的策略进行介绍,我们可以更好地理解如何向ChatGPT提出更好的问题,以获得更准确有用的回答。
人类相对于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动,这些认知活动可以帮助人类在面对新问题时,从已有的知识和经验中找到相似的部分,快速理解和解决新问题。
而对于机器来说,机器学习算法通过大量的数据和计算,学习到数据中的规律和模式,并将这些规律和模式应用到新的数据中,从而实现预测和决策等功能。例如,机器学习算法可以通过大量的图像数据学习到图像的特征,并在新的图像中识别出相应的物体;也可以通过大量的自然语言数据学习到语言的规律,从而生成自然语言文本。
参考阅读
- prompt-engineering/prompt-patterns: Prompt 编写模式:如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考 prompt (github.com)
- A Complete Introduction to Prompt Engineering For Large Language Models – Mihail Eric
- f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. (github.com)