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在人工智能的世界里，咱们经常听到一个词——”prompt”。那么，什么是 prompt 呢？简略来说，prompt 就是咱们给 AI 的指令或问题，它是咱们与 AI 进行交换的桥梁。就像咱们在与人交谈时，咱们的问题或话题就是对话的引子，同样，prompt 就是咱们与 AI 对话的引子。
那么，为什么 prompt 这么重要呢？设想一下，如果你在寻找一家餐厅，但你只通知导航“我想吃饭”，那么导航可能会带你去任何一家餐厅，可能是你喜爱的，也可能是你不喜爱的。但如果你通知导航“我想吃意大利面”，那么导航就会带你去最近的意大利餐厅。这就是 prompt 的力量，它可能帮忙 AI 更精确地了解咱们的需要，并给出满足咱们需要的答案。
在 GPT4 问世以来，咱们发现如何无效地进行 prompt，成为了一个重要的话题。OpenAI 的官网文档 中具体介绍了如何更好地与 GPT4 进行交换，给出了六种技巧，别离是:
- 写清晰的阐明：GPT 没有读心术，因而如果你想要一个简短的输入，能够间接通知它在 100 字左右。如果你想要一个小朋友能听懂的解释，能够间接通知它讲给 10 岁的小朋友听，尽量浅显易懂些，具体探讨见文章 GPT4 发问技巧一：写清晰的阐明。
<!–more–> - 提供参考文本：GPT 比最能侃的人还能侃，答复可能会胡编乱造，可能会背道而驰。就像一些练习册能够帮忙学生在考试中做得更好一样，你能够向 GPT 提供参考文本，帮忙它答复的更精准牢靠。
- 将简单工作合成为更简略的子工作：太简单的工作，目前的 GPT4 解决起来还有点费劲儿，出错率比拟高。因而须要你把工作拆分到 GPT4 能够解决的粒度，本人再组装每一步的后果。
- 给 GPT 工夫“思考”：如果被问到 17 乘以 28，人们不会立刻晓得答案，但能够花工夫算进去。同样你须要 GPT 用推理链来一步步思考，而不是立马给出一个谬误的答案。
- 应用内部工具：人之所以成为万物主宰，很大起因就是会用工具。同样，你能够通过将其余工具的输入提供给 GPT4，来弥补 GPT4 的弱点。例如，代码执行引擎能够帮忙 GPT4 做数学和运行代码。
- 系统地测试变动：如果你可能系统地评估 GPT4 的能力，那么就能逐步优化进步它的能力了。某些状况下，对 prompt 的批改可能会在某些个别的例子上进步体现，但在更具代表性的例子上导致整体体现降落。因而，为了确保 prompt 的扭转成果是侧面的，须要定义一个全面的测试套件。
本篇文章次要解说第一种策略: Write clear instructions。我将会分享一些实用的技巧，帮忙你更好地与 GPT4 进行交换，让 AI 更好地了解你的需要，从而提供更精确的答案。
发问要尽量具体
如果想获取称心的答复，发问的时候，尽可能提供更多的细节。
| 不够具体的问题 | 更具体的问题 |
|---|---|
| “GPT4 是什么？” | “GPT4 是什么？它是如何工作的？它的次要利用场景有哪些？” |
| “ 我应该如何学习编程？” | “ 我是一名初学者，对编程无所不知，我应该如何开始学习 Python 编程？有没有举荐的学习资源或者学习门路？” |
| “ 我想看一部电影，有什么举荐的吗？” | “ 我想看一部科幻电影，最好是近几年的，有什么难看的举荐吗？” |
| “ 我想做一个机器学习我的项目，有什么倡议吗？” | “ 我是一名初学者，对机器学习有根本的了解，我想做一个对于图像识别的机器学习我的项目，有没有举荐的数据集或者学习资源？” |
| “ 给我介绍 3 种常见的水果 ” | “ 给我介绍 3 种常见的水果，用 markdown 表格输入名字，常见种类，驰名产地，效用。” |
这些例子中，你能够看到，更具体的问题不仅蕴含了你想要晓得的内容，还蕴含了你的背景信息，这样 GPT4 就能更好地了解你的需要，从而提供更相干的答案。能够在 Openai Playground 外面重复试验，找到适宜本人畛域的提醒词。
给 AI 设定背景
OpenAI 反对给 GPT4 设定一个零碎音讯 system message。你能够在这里，给 AI 设定一个角色，或者设定工作的一些背景，来看上面的示例。
零碎音讯：当我要求你帮忙写作时，你将以一位中国现代诗人的身份回复，每段蕴含 3 到 5 句诗。当你被要求写对于环保相干的话题时，你将以一位环保主义者的身份回复，强调环保的重要性。
问题一：请帮我写一封感谢信，感激我的敌人帮我搬家。
答复一：
搬居故居逢喜事，敌人情深付辛苦。
荷携重物义无言，同谋共事品常好。感激并存心头里，鞠躬尽瘁良友情。
愿同花非共时赏，将来岁月笑同谈。
问题二：我须要一份对于寰球变暖的报告。
答复二：
寰球变暖残害地球母亲，绿水青山皆难舍。
急景洪波蔓至处，殃及鱼鳖自悼泣。人类觉悟始重权，谋求循环需齐驱。
节能减排现担心，环保使命急当行。共勉繁殖无止境，还给后辈蓝天碧。
环宇共存留恒信，大地谐和互生息。
你能够在 Openai Playground 纵情尝试。ChatGPT Plus 官网聊天目前还不反对设置零碎音讯，不过大部分第三方客户端都反对，比方 Opencat，Chatbox 等。
应用分隔符
应用分隔符来清晰地批示输出或者输入的不同局部是一种无效的策略。分隔符，如三引号、XML 标签、章节题目等，能够帮忙划分须要以不同形式解决的文本局部。
不过实际来看，成果也不是那么精准。比方对于发问
只解释
`包起来的代码片段。\“`
import os
\“`print(os.getcwd())
具体见下图：
它这里还是解释了上面的一句代码，除非再强制让它不解释。特地留神，OpenAI 的 GPT4 是一种概率模型，没有百分百牢靠。咱们能做的是尽最大可能，用 GPT4 听得懂的提醒词，让它实现工作。就日常应用来说，我个别会让它输入的时候，把代码放在三引号外面，每次还是挺精确的。
明确实现工作的步骤
有时候你须要有固定的步骤来实现某些工作，这时候能够把固定步骤作为提醒词的局部，让 GPT4 更好的答复。比方能够设定依照上面的步骤解决输出内容：
对于你接管到的信息，依照上面步骤进行解决：
- 总结为一句话概要；
- 将概要翻译为英文；
- 扩大第二步的英文到 3 到 5 句；
具体看上面的示例：
提供示例
在 GPT 模型中，"few-shot" 通常指的是在 prompt 中提供几个 输出 - 输入 对作为示例，而后提出一个新的输出，让模型生成相应的输入。这些输出 - 输入对能够帮忙模型了解工作的要求。这种办法的灵感来自人类的学习能力，人类通常只须要看几个例子就能了解新的概念或工作。
以下是一个具体的例子，假如你想让 GPT 模型帮你将英文的日期格局转换为特定的中国日期格局，你能够这样结构你的 prompt。
能够看到没有示例状况下给的输入，不是很符合要求。有了示例之后，就靠谱了很多。
指定长度
GPT- 4 生成文本的形式是一次生成一个词或一个字符，直到达到某个进行条件。这个进行条件可能是生成了特定数量的词 / 字符，或者模型预测到了文本的完结。因而，虽你能够要求 GPT- 4 生成特定长度的文本，比方 50 个字。但留神它可能无奈准确地达到这个长度，例如，如果你要求一个 100 字的故事，你可能会失去一个 98 字或 102 字的故事。一般来说，能够指定生成几句或者几个段落，这样略微准一些。
GPT-4 的输入长度还受到模型的最大生成长度的限度。这个限度可能有所不同，因为 Open AI 反对不同长度限度的模型。如果你要求的文本长度超过了这个限度，那么你失去的文本将会被截断。这里的限度 token 数，是一次输出、输入加起来的长度，所以如果你的输出很长，可能会影响输入的长度。
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本文题目为：GPT4 发问技巧一：写清晰的阐明
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