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教会你AI提示词工程(一) 交流
AI助手 24天前 666

Prompt Engineering 是指在使用大语言模型时,编写高效、准确的提示的过程。

 

打个比方,就像许愿给阿拉丁的神灯一样,我们需要确保愿望表达清楚,以避免误解。例如,我们希望变成世界上最富有的人 ,但如果没有明确表达,可能会变成最贫穷的人,或者希望得到一万亿美元,但说成了一万亿,结果可能得到的是价值很低的货币。( 第三代津巴布韦币 一万亿 = 一美元)

 

这个过程中的提示就是 Prompt,而是否能得到预期结果,取决于 Prompt 的质量。Prompt Engineering 研究如何编写更好的 Prompt,也因此诞生了 Prompt Engineer 这一职位。大语言模型(如 ChatGPT)就像灯神,而我们发送的内容就是 Prompt,模型能否很好地完成任务取决于 Prompt 的质量。

 

AI 现在还处于发展的初期阶段,但其本质是输入和输出,而输入的内容就是我们的 Prompt。过去,需要依赖编程语言如 Python、Java 来实现一些任务,这些语言学习门槛高且需要丰富经验。而 Prompt Engineer 只需使用人类的语言,如中文、英文等,所以也被称为自然语言编程师。

 

随着 AI 时代的发展,Prompt Engineer 会成为主流,并逐渐取代传统的初级程序员。就像今天不再使用二进制打孔编程一样,未来可能也不会再使用 Python 或 Java 进行编程,而是自然语言编程。

 

提示工程中的提示可以包含以下要素:

  • 指令:明确说明希望语言模型执行的特定任务或指令。

  • 上下文:提供外部信息或额外的上下文,以引导语言模型更好地理解和响应。

  • 输入数据:包括用户输入的内容或问题,作为模型生成输出的依据。

  • 输出指示:指定所期望的输出类型或格式。

需要注意的是,提示的具体格式取决于所需任务类型,不是所有上述要素都是必需的。

 

当我们发送一个 Prompt 给 ChatGPT 的时候,发什么了什么?它是如何返回结果的?为什么结果总是不一样的?

这里就不得不提到 GPT 重要的两个概念:和

 

我们先想一下自己是如何思考和回答的?比如我问你答,请补充下文:

  •  

  •  

你会发现,他们两个的答案都符合我的要求,给出下文,但他们的答案却各不相同。为什么?

因为 随机性 ,你会发现人类在说话和写作的时候,会有一个思考的过程,总是一个字或一个词的思考。

 

 

 

我重复写了一句话,没有刻意控制自己 的思维,只是在思考停顿时打下了一个顿号,因此你会看到两次重复的句子,但停顿处不一样。

 

我们可以把每个顿号前的字看作一个标记,每次思考都是基于已有内容,考虑下一个标记应该是什么。当然,这取决于我们的 知识储备,因为标记来源于我们的知识储备。如果我们从未见过或听过一个词,就不可能想到使用它。

 

同样,张三也会给出不同的答案,当然他也有可能还是给出上一次的答案。因为结果是 “随机” 的,他自己都不知道结果是什么。

但可以肯定的是,张三只能基于自己的 知识储备 来说话,如果他知识库中没有这些东西,他可能就会 “瞎编”

对于人类的回答可以理解为这个过程分为三个步骤:

  1. 拥有 足够多的知识储备,至少掌握一定的词汇和句子(这些词汇和句子会在我们的大脑中被拆分成一块一块的标记,等待我们使用)。

  2. 看到一句话后,继续往下说时,会根据这句话在大脑中搜索,哪个标记最应该出现在这句话后面。

  3. 可能有许多符合条件的标记,此时我们会‘看心情’选择一个(也就是随机选择一个)。

 

非常好,现在你已经完全理解 ChatGPT 的“模式”了 🎉, 那么Chatgpt具体是如何工作的呢?请关注我后续继续更!。

后续的文章会学习少样本提示,零样本提示,关系链提示,提示模板,多权重提示,超量选项提示等。

 

 

 

 

 

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    概括要点: - 主题讨论了Prompt Engineering的概念,强调了编写高效、准确提示的重要性。 - 通过比喻和实例说明了Prompt的质量对大语言模型输出的影响。 - 介绍了Prompt Engineer的角色和自然语言编程的趋势。 - 描述了Prompt的构成要素和发送给ChatGPT时的处理过程。 - 解释了ChatGPT输出结果的随机性和基于知识储备的生成过程。

    分项点评: - 语言表达:文章语言清晰,比喻生动,易于理解,但部分段落较长,可适当分段以增强可读性。 - 内容真实性:内容基于当前AI技术的发展,真实可信,对Prompt Engineering的解释准确。 - 逻辑性:文章逻辑连贯,从概念介绍到具体应用,逐步深入,但结尾部分略显仓促,未完全展开。 - 社区贡献:提供了对Prompt Engineering的深入理解,对社区成员有教育意义。 - 社会贡献:讨论了AI技术的发展趋势,对社会对AI技术的认识有积极影响。

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