OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南

OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南 一、 精细调整你的查询 1包含详细信息:在你的查询中加入具体信息,这样GPT能够给出更相关的回答。 2设置角色:告诉GPT扮演一个特定的角色,比如教授或编辑,这有助于获取专业化的回答。 3使用分隔符:通过使用例如三重反引号或XML标签等,来清晰标记输入的不同部分。 4明确步骤:对于复杂任务,把它分解成一系列清晰的步骤,这样GPT会更容易理解。 5提供示例:在合适的情况下,提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。 6设置输出长度:告诉GPT你需要的回答长度,比如是一句话还是一段文字。 例1: -Prompt:“告诉我一个故事。” -优化后:请以一个童话作家的身份,告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事,你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式,不低于800字输出。 二、 使用参考资料 GPT可能会无意中编造信息,特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料,可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。 例2: -Prompt:“讲述拿破仑的历史。” -优化后:“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑:人生、立场和遗产》,讲述拿破仑的历史。” 三、 将任务分解 处理复杂任务时,将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率,还可以创建一个工作流,其中每个任务建立在前一个任务的结果上。 例3: Prompt:我想学习编程。 -优化后: 1哪些编程语言适合初学者? 2为学习Python,推荐一些在线课程。 3Python基础知识学习后,推荐一些进阶项目。 四、 让GPT“思考” 与人一样,GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理,而不是立即给出答案,可以帮助它更可靠地得出结论。 例4 -Prompt:“为什么天空是蓝色的?” -让GPT“思考”的查询:“当我们看天空时,我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面,解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。” 五、 利用外部工具 结合其他工具的使用,可以提升GPT的能力。例如,当需要执行复杂数学计算时,可以使用专业工具而不是依赖GPT。 例 5:天气查询应用 如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用,你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据,而不是依靠GPT模型的预测能力。 六、 用测试确认改善 要提高性能,需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效,但总体表现可能变差。所以,要用一系列的测试检查是否真的有所改善。 一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出:假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容,我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。 原文地址:

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一个评估 prompt 清晰有效性的 prompt. 我们知道,写 prompt 的核心原则就是清晰明确地描述需要 AI 去完成的任务。具体的技巧都是围绕这个核心原则。 当我们要写一个 prompt 完成相对复杂一些的任务的时候,我们可能会竭尽所能地增加各种约束、规则、步骤、样例描述等等。但这里有一个问题,我们很难知道到底哪些限定词是真正影响输出结果的?它们到底有多大的影响? 另外,一个相对复杂的 prompt 发送给 AI 的时候,它是否能够完全理解? 所以,我想是不是可以通过一个 prompt 来让 AI 自己去理解 prompt 并让其对具体的 prompt 的清晰有效性进行评估。 目前,我的想法是让其通过阅读理解、分析逻辑、回忆上下文三个方面来对具体的 prompt 进行评估。 附图是我让它评估我写的雅思口语评估助手。 基于 GPT 3.5-turbo 模型测试下来,英文输出的评估结果更加详细和具体。所以我在 prompt 里设置了默认输出是英文。如果不想读英文,可以在评估结果出来之后,发送 “将上面的回复完整地翻译为地道的中文,不要遗漏任何信息。” 效果见图二。 从评估结果可以看到当前模型是如何理解我们的 prompt 的。 更进一步,在评估结果出来之后,我们让 AI 自己尝试优化我们的 prompt,发送 “基于以上评估和用户的,请修改出一个你认为更高效、更精简的版本。确保你的修改不遗漏原的任务目标。” 即可。效果见图三。 让 AI 修改 prompt 不是说直接用它修改的版本,而是参考它修改的点。如图三,它精简了我的 prompt 中的关于雅思口语考试详细的评估标准和高分答案标准。 我参考它的优化建议修改了我原来的 prompt,测试下来,输出结果和原来差不多。相当于在 prompt 里去掉了一些冗余信息,也省了点 tokens. Prompt 评估助手: (原版)雅思口语答案评估助手: (基于 Prompt 评估助手优化版)雅思口语答案评估助手:

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