Prompt 工程简介
什么是 Prompt 工程？
Prompt 工程是一种通过设计和提供提示来引导诸如 ChatGPT 等语言模型生成特定输出的技术。它使开发者或用户能够精确控制模型生成的文本内容，从而满足其业务或个人需求。ChatGPT 是建立在 Transformer 架构之上的一种先进语言模型，它能够处理大量数据并生成高质量、类似人类撰写的文本。
Prompt 公式的三大要素
- 任务：明确提示需要模型完成的内容。
- 指令：模型在生成文本时应遵循的具体指导。
- 角色：模型在生成文本时应模拟的角色身份。
指令提示技术
概述
指令提示技术通过提供特定的任务和指令来指导模型生成高质量且内容相关的文本。
应用实例
生成客户服务响应
- 任务：生成对客户查询的响应。
- 指令：响应应专业且准确。
- 提示公式：”按照以下指示生成专业且准确的客户服务响应：响应应专业且提供准确信息。”
创作法律文件
- 任务：生成法律文件。
- 指令：文件应遵守相关法规。
- 提示公式：”按照以下指示生成符合相关法律规定的法律文件：文件应遵守相关法规。”
角色提示技术
理解角色提示
角色提示技术通过为模型指定一个特定角色来引导其生成具有上下文相关性的文本。
应用示例
客户服务代表
- 任务：生成对客户查询的响应。
- 角色：客户服务代表。
- 提示公式：”作为一名客户服务代表，生成对客户查询的响应。”
撰写法律文件
- 任务：生成法律文件。
- 角色：律师。
- 提示公式：”作为一名律师，生成法律文件。”
标准提示技术
基础标准提示
标准提示技术通过简单地提供一个任务来引导模型生成相应的文本内容。
应用场景
新闻文章总结
- 任务：总结一篇新闻文章。
- 提示公式：”生成这篇新闻文章的摘要。”
产品评论撰写
- 任务：为一款新智能手机撰写评论。
- 提示公式：”生成这款新智能手机的评论。”
零、一、少样本提示
技术概述
零样本、一样本和少样本提示技术适用于在数据有限或任务定义不明确的情况下生成文本。
示例应用
零样本提示
- 任务：为新型智能手表撰写产品描述。
- 提示公式：”基于零个示例为这种新型智能手表生成产品描述。”
知识生成与整合提示
知识生成提示
- 任务：生成关于特定主题的新信息。
- 指令：生成的信息应准确且主题相关。
- 提示公式：”生成关于[特定主题]的新信息，确保准确性与相关性。”
知识整合提示
- 任务：将新信息与现有知识结合。
- 指令：整合应准确且主题相关。
- 提示公式：”将以下新信息[插入信息]与关于[特定主题]的现有知识相结合。”
多项选择提示
技术描述
当任务要求模型从一组预定义选项中选择答案时，多项选择提示非常有用。
示例案例
问答
- 任务：回答一个多项选择题。
- 指令：答案应是对预定义选项之一。
- 提示公式：”通过选择以下选项之一回答以下问题：[插入问题][插入选项1][插入选项2][插入选项3]。”
对抗性提示
技术应用
通过设计提示使模型难以生成符合期望的文本，以此训练模型更具稳健性。
示例场景
文本分类难例
- 任务：生成难以分类为特定标签的文本。
- 提示公式：”生成难以分类为[标签]的文本。”
聚类提示
技术实施
通过特征或特点将相似的数据点分组成簇。
示例场景
客户评论情感聚类
- 任务：将相似情感的客户评论分组成簇。
- 提示公式：”将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]。”
课程学习提示
实施步骤
通过从简单到复杂任务的渐进学习，强化模型完成复杂任务的能力。
示例应用
文本生成
- 任务：生成与特定风格一致的文本。
- 指令：模型应在移动到更复杂风格前先在简单风格上训练。
- 提示公式：”使用课程学习生成与[风格]一致的文本，按顺序[顺序]执行。”
文本分类与情感分析
文本分类
- 任务：将新闻文章分类为体育、政治或娱乐等类别。
- 提示公式：”将以下新闻文章[插入文章]分类为体育、政治或娱乐等类别。”
情感分析
- 任务：将产品评论分类为积极、消极或中立。
- 提示公式：”对以下产品评论[插入评论]进行情感分析，并将其分类为积极、消极或中立。”
文本生成提示
综合应用
文本生成提示与其他技术结合，如零次、一次、多次提示，控制生成提示等，以增强生成文本的质量与相关性。
示例案例
故事创作
- 任务：根据给定提示生成包含特定角色和情节的故事。
- 指令：故事应至少包含1000词。
- 提示公式：”根据以下提示[插入提示]生成一个包含[角色]和[情节]的至少1000词的故事。”
总结来说，高效提问 ChatGPT 需要结合多种技术，充分发挥模型的能力，从而获得最优质的回答。
