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GPT: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!_NOISEGPT

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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。

Upbit將上線BLUR:6月27日消息,據Upbit官方公告,Upbit將在在韓元市場新增BLUR數字資產。交易支持開始時間預計為6月27日14:00。僅支持來自以太坊網絡的存款。[2023/6/27 22:02:38]

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

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:-||-?

美國比特幣公司與MARA等多家公司簽署15萬臺比特幣礦機托管協議:金色財經報道,美國比特幣公司 (USBTC) 已與包括 Marathon Digital Holdings (MARA) 在內的主要公司簽署了托管 150,000 臺比特幣礦機的多年協議。[2023/5/18 15:11:15]

特定主題:-||-?

總體主題:-||-

文本:{文本}

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。

關鍵詞2:OpenAI,語言模型,文本處理,API。

數字資產做市商Fasanara Digital在去中心化借貸市場Clearpool上啟動借款人池:3月31日消息,數字資產做市商Fasanara Digital在Clearpool的DeFi 協議上推出了一個新的借款人池。Fasanara Digital 于 2019 年成立,完全致力于數字資產的投資和開發,屬倫敦對沖基金Fasanara Capital旗下。Fasanara Capital成立于 2011 年,專門從事另類信貸和金融科技戰略,管理資產規模近40億美元。[2023/3/31 13:37:29]

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?:

Gokhshtein Media創始人:感覺Vitalik Buterin和Elon Musk會聯手開發狗狗幣:金色財經報道,Gokhshtein Media創始人David Gokhshtein 在社交媒體上披露,我們將會看到以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 和特斯拉首席執行官 Elon Musk 聯手并“以某種方式”開發狗狗幣 DOGE,此前 Vitalik Buterin 曾公開建議 DOGE 盡快切換到權益證明(PoS)共識機制,而 Elon Musk 也和他有過互動并提問“什么是愛?” David Gokhshtein 還表示,他可以肯定 Vitalik Buterin和Elon Musk 不會在比特幣上有任何合作。[2022/11/25 20:45:23]

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

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

Robert Triefus將于11月1日正式擔任Gucci Vault&Metaverse Ventures首席執行官:金色財經報道,前意大利奢侈品品牌喬治·阿瑪尼全球傳訊副總裁Robert Triefus將于11月1日擔任Gucci Vault&Metaverse Ventures首席執行官,向總裁兼首席執行官 Marco Bizzarri 匯報,并將繼續擔任公司和品牌戰略高級執行副總裁。Gucci Vault是GUCCI旗下元宇宙服務,旨在為消費者創造一種全新的互動體驗,此外 Gucci 還在 Roblox 推出了元宇宙小鎮來擴大虛擬世界社區規模。[2022/10/21 16:33:10]

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。

歡迎關注Multigis掌握更多前沿區塊鏈,人工智能,代筆經濟學知識。

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

Tags:GPTNAITALIONNOISEGPTSnailBrookFirst Digital USDMission Helios

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