出版社网站建设,网站的网络推广,网页游戏网站模板,阿里云如何安装wordpress如果你已深入探索过ChatGPT、Microsoft Copilot、风变AI等前沿的生成式AI工具#xff0c;那么你对“prompt”#xff08;提示词#xff09;这一核心概念一定有自己的认知。
作为连接你与AI创意源泉的桥梁#xff0c;“prompt”不仅是触发无限想象的钥匙#xff0c;更是塑…如果你已深入探索过ChatGPT、Microsoft Copilot、风变AI等前沿的生成式AI工具那么你对“prompt”提示词这一核心概念一定有自己的认知。
作为连接你与AI创意源泉的桥梁“prompt”不仅是触发无限想象的钥匙更是塑造AI输出内容品质的灵魂所在。 然而在享受AI带来的无限创意与便利之时如何精心雕琢一条既能让庞大模型轻松领悟又能确保其精准执行的“prompt”已成为每位AI探索者面前的一道必答题。
**优化“prompt”确实是一项既具挑战性又充满策略性的任务。**用户不仅需精准捕捉问题的精髓提炼出直击要害的关键词确保信息的清晰传达还需细心考量模型的理解阈限与执行效能避免冗余或模棱两可的表述成为交流的障碍。 更为微妙的是不同的大型语言模型LLM都拥有其独特的“语言偏好”与理解深度。有的模型对结构化数据情有独钟能够迅速解析并精准反馈而另一些则偏好沉浸于自然语言的细腻描绘中寻找灵感的火花。因此用户需深入理解并适应不同模型的个性特征这无疑增加了“ prompt ”编写的难度。
因此为提高效率研究人员专注于研究不同生成式AI模型的提示词成功发现了有效引导和优化这些大型模型工作的策略即“驯服”大模型的方法。
26 条提示词原则
让回答质量提升 45%
在研究论文“Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2GPT-3.5/4”中穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的研究团队针对大语言模型提示词优化进行了深入研究测试了26种激励策略并评估了它们的准确性。研究发现所有策略均能有效运作且部分策略显著提升了大模型回答质量最高达45%。 以下是这 26 条原则的完整总结
1、简洁明确研究人员指出与LLM交互时无需多余的礼貌用语。直接、清晰地提出问题是关键。例如“描述人体细胞的结构。”这样的提示既直接又明确有助于模型迅速准确地给出答案。
2、考虑受众最好在提示中明确指出预期的受众类型例如老人或 5 岁儿童。你可以这样问针对一个10岁的儿童如何从深圳宝安机场乘坐飞机前往上海虹桥机场。
3、分解复杂任务将复杂的任务拆解为一系列清晰、具体的提示让模型能够逐步深入并准确理解。以数学表达式简化为例“P1将负号分配给以下等式的括号内的每个项2x 3 y-4x -5 yP2分别组合“x”和“y”的类似项P3提供合并后的简化表达式。”
4、使用肯定性指令请采用如“做”或“执行”这样的正面指导词汇代替“请勿”或“不要做”这样的否定性表达。
5、寻求解释当寻求对某一概念或问题的深入理解时有效方法是直接提出要求用最简单明了的语言进行解释。比如可以直接说“为了更好地理解请用初学者的角度和最简单的语言为我讲解。”这样的请求直接且高效有助于快速获得清晰透彻的解答。
6、激励策略在提问时不妨采用一种激励策略即通过承诺给予奖励来激发模型或回答者提供更为优质的答案。具体做法是在提问的末尾明确表达这一意愿例如“为了获得更加出色的解决方案我将为满意的答案提供xxx小费作为感谢。”这样的做法能够有效提升回答的积极性与质量。
7、示例驱动为了精准引导模型生成符合期望的输出格式在请求时可以直接提供一个具体的示例作为模型生成内容的模板或指南。比如当希望将某段文字优化为邮件回复的形式时可以这样表达“请参照以下示例将这段文字转换为正式且礼貌的邮件回复格式进行优化。”
8、格式化提示词为了提升大模型处理复杂任务时的准确性和效率可以使用高度结构化的指令格式。通过精心设计的分隔符如“#Instruction#”、“#Example#”和“#Question#”可以清晰地划分出说明、示例、问题及上下文等关键部分使模型更容易理解和执行。
9、明确角色在提示中为模型分配一个明确的角色或任务。如“你是一位科普讲解员任务是向一位朋友解释臭氧的奥秘。在这个过程中你必须运用简单易懂的语言避免使用复杂的科学术语以确保对方能够轻松理解并掌握这一自然现象。”
10、遵守规则明确指出模型必须遵循的规则或关键词。如“你是一位科普讲解员任务是向一位朋友解释臭氧的奥秘。如果你不使用简单的语言你将受到惩罚。”
11、自然语言回答要求模型以自然、类似人类的方式回答问题。如“写一段关于全民健身的文章以自然、人性化的方式回答问题。”
12、逐步思考使用引导性的词语如“思考步骤”。示例“编写一段 Python 代码循环遍历 10 个数字并对它们求和。让我们一步一步地想。” 13、无偏见确保答案无偏见避免依赖刻板印象。如“文化背景如何影响人们对心理健康的看法确保你的回答是公正的避免依赖刻板印象。”
14、互动提问允许模型通过提问来获取必要的信息。如“从现在开始问我问题直到你有足够的信息来创建一个个性化的国庆节新疆旅游攻略。”
15、教学测试通过提供一个定理或问题的教学并在最后进行测试。如“教我[任何定理/主题/规则名称]并在最后提供一个测试同时不要给予我答案如果我得到了正确的答案告诉我。”
16、指定角色为LLM大模型分配一个特定的角色或身份。例如“如果你是一位经济学家你会如何回答资本主义和社会主义经济制度之间的主要区别是什么”
17、使用分隔符在提示中使用分隔符来区分不同的部分。如“撰写一篇有说服力的文章讨论‘可再生能源’在减少温室气体排放方面的重要性。”
18、重复关键词在提示中多次重复特定的单词或短语。例如“进化作为一个概念塑造了物种的发展。进化的主要驱动力是什么进化如何影响现代人类”
19、输出引导在提示的结尾处提供期望输出的开头。例如“描述牛顿第一运动定律背后的原理。说明”
20、详细说明要求模型提供详细的文本包括所有必要的信息。例如“写一个详细的段落给我关于苹果公司的演变详细地添加所有必要的信息。”
**21、修改文本**在不改变风格的情况下修改特定文本。例如“尝试修改用户发送的每一条文本。你应该只提高用户的语法和词汇并确保它听起来自然。你应该保持原来的写作风格确保一个正式的段落保持正式。”
22、代码生成对于涉及多个文件的复杂编码提示生成可以自动创建或修改文件的脚本。例如“从现在开始每当你生成跨越多个文件的代码时生成一个[编程语言]脚本可以运行它来自动创建指定的文件或者对现有文件进行更改以插入生成的代码。”
23、继续文本使用特定的单词、短语或句子来启动或继续文本。例如“我给你提供了一个奇幻故事的开头“迷雾山脉隐藏着无人知晓的秘密。“根据提供的文字完成保持一致。”
24、明确要求清楚地陈述模型为了产生内容必须遵循的要求。例如“为海滩度假创建一个打包清单必需包括以下关键词‘防晒霜’、‘泳衣’和‘海滩毛巾’。”
25、模仿样本如果希望生成的文本类似于提供的样本则包括相应的指令。例如“‘温柔的海浪向银色的沙滩低声诉说着古老的故事每个故事都是过去时代的短暂记忆。’根据提供的文本使用相同的语言来描绘山与风的相互作用。”
26、结合思维链将思维链CoT与少量示例提示结合起来。示例“例 110 除以 2。首先取 10 除以 2结果是 5。例 220 除以 4。首先取 20 除以 4结果是 5。第一个问题“30 除以 6。首先取 30 除以 6结果呢”
在研究人员看来这些原则旨在帮助用户更好地设计和理解LLM的提示从而提高模型响应的质量和相关性。
根据实验结果在所有规模的LLM上26 条原则均能显著提升响应质量特别是在大模型如 GPT-4上这些原则带来的改进更为显著。对于小规模和中等规模的模型平均绝对准确性可以达到 10%至 40%而对于大规模模型准确率可以超过 40%。
但同时研究还指出尽管这些原则在大多数情况下有效但在处理非常复杂或高度专业化的查询时其效果可能会降低“这取决于模型的推理能力和训练情况”。 AI文本工具
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* 媒体与出版业*
在媒体与出版业AI文本工具的应用主要体现在以下几个方面
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在广告与营销领域AI文本工具的应用极大地提升了广告文案的创作效率和个性化程度
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在法律与金融行业AI文本工具的应用主要体现在合同模板生成、法律文书起草与审核、金融报告撰写等方面
合同模板生成AI能够根据不同类型的合同需求自动生成符合法律规范的合同模板减少人工起草合同的时间和成本。
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金融报告撰写AI能够根据金融数据自动生成财务报表、投资分析报告等金融报告为金融机构提供决策支持。
☎️ 客户服务
在客户服务领域AI文本工具通过智能聊天机器人、自动回复系统等形式为用户提供便捷、高效的咨询服务
智能客服AI文本工具能够模拟人类客服的对话方式与用户进行自然语言交互解答用户的问题提供产品咨询、售后服务等支持。
情感分析AI文本工具还能对用户的反馈进行情感分析了解用户对产品或服务的满意度和意见为企业改进产品和服务提供参考。
教育与科研
在教育与科研领域AI文本工具的应用也逐渐增多
论文撰写与校对AI文本工具能够辅助学者和学生撰写论文提供论文摘要、引言、结论等部分的自动生成功能。同时AI还能对论文进行智能校对检查语法错误、引用格式等问题。
学术资源检索AI文本工具能够分析用户的学术需求从海量学术资源中检索出相关的文献、论文等为学者提供便捷的学术支持。
综上所述AI文本工具在媒体与出版业、广告与营销、法律与金融、客户服务以及教育与科研等多个领域都展现出了广泛的应用前景和巨大的潜力。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展AI文本工具将在未来发挥更加重要的作用为各行各业带来更多的便利和创新。
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