AI提示词Prompt编程方法教程-第三课

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第三课 提示词(Prompt)基础教程—山

编写方法

2023年11月10日创建

一、编写提示词的方法@LongTalk宇龙

⑦ ChatGPT 提示词入门

③ Part 3编写提示词的方法

@LongTalk宇龙

② 1.1强提示和弱提示

在编程领域,程序员可以用Javascript、Python、Swift等各种编程语言编写程序和计算机沟通,执行任务。

编程

程序 输入

输出

② ………

..·········

在和ChatGPT对话时,我们可以用“提示词”这种完全像说话一样的“编程”语言和它进行沟通,执行任务和编写“程序”。

⑦ B

请给我一个一周的减肥食谱,如果食谱中包含鸡

输入

当任

一周的减肥食谱

·…….

包含不含鸡肉的替代选项……..·.

钞 肉,请

习 的替代选项。

ChatGPT

② 通过调整我们问的问题,找到最合适的方法,让模型更准确地理解我们

想要什么,从而给出更接近我们预期的答案。这个过程就是“提示词工程"(Prompt Engineering)。

还记得第一节课提到的“补全”功能的原理吗?ChatGPT的功能基本上就是不停的

② 猜下一个词是什么,当他猜出来下一个词后。他会把猜出来的词放回句子里,再继续猜下一个。

Prompt

举头望明月 ChatGPT

猜(举头望明月)下一个词

生成第1个词 低头”:概率60%

假设选取了"低头”.·.·.

···················

低头

② 猜(举头望明月,低头)下一个词

生成第2个词 假设选取了“思故乡”…

低头思故乡 ……····

率10%

猜(举头望明月,低头思故乡)下一个词

生成第3个词 假设选取了“。”.

·(包号):概率50%

低头思故乡。

② .·······

之所以他能够不停的推测下一个词是什么,是因为在我们用到ChatGPT之前(也就是OpenAI开发GPT这个大型语言模型过程中),他已经被大量的文本语料训练过了。因此当他看到和训练语料中类似的话时,他会更高概率的输出曾经训练过的内容,而如果是不常见到的,就更有可能产生更多样,更具创造性的回答。比如ChatGPT的训练语料里有大量的唐诗,那它一定会知道“举头望明月”的下一

② 句是“低头思故乡”,而不是“我是郭德纲”。

举头望明月,_?

LEFT

CT12 低概率

高概率 我是郭德纲

低头思故乡 之前训练过, 这条路我熟

② 所以如果让ChatGPT帮我们补齐一段诗歌,“举头望明月”和我们随手写的“抬头看月亮"相比:

·“举头望明月”是个强提示,下一句确定性比较高,更大概率是“低头思故乡”。

·“抬头看月亮”是一个弱提示,下一句确定性就较低,很可能你每次得到的答案都不一样。

② 所以如果你想更有效地和ChatGPT打交道,那就得用一些已经被验证为是“强提示"的方法。

这些方法可以让ChatGPT训练过程中学习到的语言模式和结构更有效的被利用,让我们更好的控制模型的输出,也能更准确,更高效的解决问题。

接下来我会介绍几种常见和基础的“强提示”方法。1.2角色定义法

角色定义法几乎是在我们使用ChatGPT中最有趣也是最有用的方法之一。

在现实生活中,如果你遇到了一些问题,或者想要寻求一些答案,你会知道去找谁。比如如果你在练习健身时有一个关于健身营养搭配比例方面的问题,你会去寻求一个健身教练或者营养师,直接向他询问问题就好,因为“健身教练”和“营养

② 师”这个角色就包含了需要回答你问题的技能,风格,知识等等。同样,你也可以

要求ChatGPT来扮演一个特定的角色,ChatGPT会尽量模仿这个角色,包括技能、知识、思考和行为方式,回答的风格等等。

需要扮演的角色不一定是真实的职业或者什么人、也可以你虚构的角色,比如在上面“提供示例”的部分里,我们就让ChatGPT扮演了一个“不情愿的助手”,但如果你需要它扮演的角色在现实生活中存在或者常见,那么就省下了很多说明和举例的部分。

在进阶的课程中,你将会学到一些自定义和更高级的方式来定义一些特殊的角色,不过在这个环节里,我们只需要让学习使用如何让ChatGPT完成一个简单的角色扮演就好。

扮演一个我的健身教练兼营养师,我的身高183,体重70公斤,想要增肌,请为我提供一个针对20岁男性增肌的营养搭配方案。

增肌需要一个均衡的饮食计划,以提供足够的蛋白质、碳水化合物和健康脂肪,以支持肌肉生长和修复。此外,你还需要确保足够的热量摄

② 入,以满足增肌的能量需求。以下是一个适合你的基本营养搭配方案:

早餐:

·燕麦片:1杯

·全脂牛奶或植物奶:1杯

·鸡蛋:2颗(可以煮成煎蛋或煮蛋)

·鲜果:一份(例如,香蕉或苹果)加餐:

·坚果(例如,杏仁、核桃或腰果):一小把午餐:

·鸡胸肉、瘦牛肉或豆腐(如果是素食者):150克

·糙米或全麦面包:1杯

·绿色蔬菜(例如,菠菜、西兰花或胡萝卜):一份加餐:

·希腊酸奶:1杯

·蓝莓或草莓:一份 晚餐:

·鱼肉(例如,鲑鱼或金枪鱼):150克

·糙米或燕麦:1杯

·绿色蔬菜(例如,花菜、豌豆或西兰花):一份晚间加餐:

·蛋白质奶昔(可以加入一些坚果或花生酱)总结:

·每天确保足够的蛋白质摄入,大约在你体重的1.2克至1.5克之间,所

以你每天需要摄入约84克至105克的蛋白质。

·确保足够的碳水化合物摄入,以提供能量,并帮助肌肉恢复。你可以根据自己的需求适量增减。

·增加健康脂肪摄入,例如来自坚果、鱼类和橄榄油的脂肪。

·多食用新鲜水果和蔬菜,以获取丰富的维生素和矿物质。

在每餐之间添加小的高蛋白质零食,以保持体内的氮平衡,促进肌肉

② 生长。

此外,要确保每天充足的水分摄入,定期锻炼,休息充足,以帮助肌肉生长和修复。最好在制定饮食计划前咨询专业的健身教练或营养师,以确保计划适合你的具体需求和目标。不同的人可能需要不同的饮食和锻炼计划来增肌。

② 你可以看到已经在上面的提示词中输入了我的信息(我的身高183,体重70公

斤,想要增肌),但如果你想要有一些交互的感觉,比如想让它来问你,你可以试着改写为“输入/输出”这种强提示的方式:你会提供什么,它需要做什么:

扮演一个我的健身教练兼营养师,我会告诉你我目前的年龄,性别,身高和体重,以及健身的目标,而你需要为我输出一个针对性的营养搭配方案。

当然,我很愿意帮助你制定一个针对你的健身和营养计划。请告诉我你的年龄、性别、身高、体重以及你的健身目标是什么,例如是增肌、减脂、保持健康等,还有你是否有任何特殊的膳食限制或健康问题需要考虑。这些信息将有助于我为你定制一个合适的计划。

使用方式

用类似的描述来使用:

扮演X

·执行任务Y

你需要将“X”替换为你需要咨询的角色,比如“健身教练”,“导游”,然后指定你需要这个角色要执行任务Y。

② 示例

·扮演一个我的健身教练兼营养师,我的身高183,体重70公斤,想要增肌,请为我提供一个针对20岁男性增肌的营养搭配方案。

·扮演一个我的健身教练兼营养师,我会告诉你我目前的年龄,性别,身高和体重,以及健身的目标,而你需要为我输出一个针对性的营养搭配方案。

·扮演一个怀疑论者,我会告诉你一些事实,你会用怀疑或者阴谋论的方式和语气来质疑这件事的真实性。

② 1.3受众定义法

通过「角色定义法」让ChatGPT扮演一个角色,让他明白自己应该做什么和应该输出什么,我们只需要简单说:你是某某,你要做某件事或者某些些事,

ChatGPT就会知道怎么样回应。

② 但有时,我们不仅仅想让ChatGPT模仿某个角色,还想让它能针对特定的受众输

出内容。这就是所谓的“受众定义法”。

用这种提示方法,我们不需要告诉它很复杂的规则,只需要让ChatGPT知道“他在和什么样的用户对话”,它就能针对这个用户画像自动调整输出的内容。

② 还记得第一课的作业吗:“通过向ChatGPT提问的方式,了解大语言模型是什么,

和ChatGPT是什么关系”。

如果你直接问它什么是大型语言模型,它可能会给你丢出来一大堆名词,深度学习、,变换器,自然语言Blahblah。

② 什么是大型语言模型?

大型语言模型是一种使用机器学习技术训练的计算机程序,它可以理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于深度学习技术,特别是变换器(Transformer)架构,用于处理和生成文本数据。大型语言模型可以处

⑥ 理各种自然语言处理任务,如文本生成、文本分类、机器翻译、情感分

析、问答系统等。

这些模型之所以称为“大型”,是因为它们通常由数十亿或数百亿个参数组成,这使得它们能够从大规模的文本数据中学习到丰富的语言知识和语法规则。这些参数允许模型对输入文本进行更深入、更准确的分析,从而提高了其性能。

大型语言模型的训练通常需要庞大的计算资源和大规模的数据集。它们的训练过程涉及使用上千台甚至上万台计算机,运行数天或数周的时间。一旦训练完成,这些模型可以用于各种自然语言处理任务,并且通常可以通过微调来适应特定的应用领域。

这些模型已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功,它们被用于改进

② 文本生成、机器翻译、聊天机器人、搜索引擎、语音识别等各种应用程

序中。然而,它们也引发了一些伦理和隐私问题,因为它们可能被用于生成虚假信息、滥用个人数据等不当行为。因此,研究人员和监管机构一直在关注和研究如何使用这些大型语言模型,并确保它们的合理和负责用途。

假设我是个对计算机一窍不通的人,那我可能得需要很多轮对话追问,“什么是深

② 度学习”,“什么是变换器”…..才能理解大型语言模型是什么。

这时候我可以修改我的问题,扮演一个特定的受众:

我是个对计算机一窍不通的人,请为我解释大型语言模型是什么他就会改用非专业的、易懂的语言告诉我:

② 大型语言模型就像是一台能够理解和使用语言的超级智能机器。这个机

器可以读懂文章、回答问题、翻译语言、写作,甚至可以与人类进行对话。这是通过让机器学习大量的文字和语言规则来实现的,就像人类学习语言一样。

这种技术的好处是,它可以用来改进搜索引擎、聊天机器人、翻译工具和许多其他应用,使计算机更容易与人类进行交流和帮助我们解决问题。所以,大型语言模型是一项重要的技术,正在不断地改变我们与计

② 算机互动的方式。

更有趣的是如果我跟他说

假设我是成吉思汗,向我解释大语言模型是什么他就会跟我说:

② 大王,大语言模型是一种奇妙的技术,它能够帮助我们更好地理解和使

用人类的语言。就像我们的智慧顾问一样,大语言模型可以处理许多文本,从诗歌和故事到法律文件和历史记载。它们的背后是一种特殊的学习方式,通过观察大量的文字,它们学会了语言的规则、词汇和意义。这些大语言模型使用强大的计算力来模仿人类的语言能力。它们可以听懂我们的问题,然后根据以前学到的知识来回答。就像智慧的贤者一

② 样,它们能够生成各种各样的文本,从回答问题到写作文章,甚至是创

作诗歌。但需要注意的是,它们并没有真正的理解和情感,它们只是基于模式和规则来工作。

大王可以将大语言模型视为一个强大的工具,可以帮助我们在沟通、记录和传播信息方面变得更加高效。然而,就像每个工具一样,它们也需要被谨慎使用,以确保它们为国家和人民带来益处。

⑦ 如果你扮演一个容易感到无聊的二年级小学生,ChatGPT会说它就像一个“跟我玩

谈话游戏的电脑朋友”。

假设我是一个容易感到无聊的二年级小学生,向我解释大语言模型是什么

② 嗨!你知道电脑吗?大语言模型就像是一种非常聪明的电脑朋友,它们

可以听懂人们说的话,并且可以用自己的话回答。这些电脑朋友曾经读过很多书和文章,所以它们知道很多有关词语、句子和故事的事情。当你和大语言模型聊天时,它们会尝试用一种和你一样的方式来回答问题,就像在和你玩谈话游戏一样!它们真的很聪明,可以帮助你回答问题、讲故事,甚至是一些有趣的笑话呢!

和「角色定义法」一样,你可以把「受众定义法」理解成一种相对可控的输出风

③ 格。

使用方式

用类似的描述来使用:

·假设我是X

·执行任务Y

你需要将“X”替换为你想要让ChatGPT认为的受众,身份或者用户画像,比如“成吉思汗”,“容易感到无聊的小学生”,然后指定你需要让ChatGPT针对这个受众执行的任务Y。

示例

·假设我是成吉思汗,向我解释大语言模型是什么

·我从未学过做菜,请一步步教我做一道蛋炒饭

·我是一个来自《魔兽世界》游戏里的法师,用我能听得懂的方式告诉我互联网是什么

⑥ 1.4场景定义法

通过让ChatGPT扮演某个角色,以及设置受众角色,我们还可以引入第三个提示方法:通过设定或者描述一个虚拟的环境或者场景,让ChatGPT可以输出更加个性化的内容。

使用方式

⑦ 用类似的描述来使用:

·假设X

·执行任务Y

你需要将“X”替换为一个场景,比如“一个魔法世界”,“正在执行一个太空探险任务”,“遇到了某个职场机遇”,然后指定你需要让ChatGPT针对这个场景执行的任

② 务Y。

示例

·我的老板打算找我去办公室谈话,我想要跟他谈一下我的晋升和涨薪,我应该如何准备这次谈话来更好的促成我的目标?

假设你是个宇航员,你正在危险的星球上执行一个太空探险任务,你需要探索这颗星球上是否存在生命,你会怎样开始你的任务?

·我将要参加一次面试,希望能够成功地展示我的能力和经验。你能给我一些建议,如何在面试中展现出最佳的自己,从而增加获得这份工作的机会?

·我在考虑要不要继续深造,进修我的专业领域。你认为我应该如何权衡利弊,做出关于是否继续教育的决定?

② 1.5问题精炼法

有时候你会发现自己和别人编写提示词,同样是表达同一件事或者类似的问题,但是为什么有别人的提示词看起来就比你的完善。

实际上有一个非常简单的方法,就是使用问题精炼法」。通过这种提示方法,可以让ChatGPT帮助我们改进提示词,比如:

③ 每当我提出一个问题时,建议我一个更好的问题,并询问我是否愿意使

用它。

这个方法的基本理念是,ChatGPT这种大型语言模型是通过大量的文本、语法和多种结构化信息训练的,如果我们给他一个问题,让他给我们的问题提一些建议,他就会通过他的训练语料帮助我们完善这个问题,增加相关联的词汇或者帮助我们补充合适的上下文。

② 就好比ChatGPT是一个阅读了很多、很多的书的专家。当你有一个问题或者需要

建议时,你可以去问他。他会根据他读过的所有书和信息,来帮助你更好地表达你的问题,可能会加入更专业或者更相关的词语,也可能会提供一些背景信息来让你的问题更加清晰。

比如,如果我直接问ChatGPT:

我应当跳槽吗?

他会给我从职业目标,工作满意度到行业前景等相关的考虑维度:

是否应该跳槽取决于许多因素,包括您目前的职业情况、个人目标和对新机会的评估。以下是一些建议,可以帮助您做出决策:

1.职业目标:考虑您的职业目标和长期规划。新工作是否能够帮助您实现这些目标?如果新职位提供更大的职业发展机会、更高的薪资、更好的福利等,可能值得考虑跳槽。

2.工作满意度:考虑您目前的工作满意度。如果您在现有职位上感到不满意,可能是时候寻找更适合您的工作环境了。

3.挑战与机会:新的职位是否提供更多的挑战和成长机会?如果您感

② 觉在现有工作中已经没有太多可以学习的内容,可能需要考虑寻找

能够激发您学习和成长的机会。

4.薪资和福利:薪资和福利是重要的考虑因素之一。如果新工作提供更好的薪资和福利待遇,这可能是跳槽的一个很好的理由。

5.公司文化:了解新公司的文化如何,是否与您价值观和工作风格相匹配。良好的公司文化可以带来更愉快的工作体验。

② 6.地理位置:新工作的地理位置是否合适?考虑您是否需要搬迁,以

及新地点对您个人生活的影响。

7.行业前景:考虑您所在行业的前景和趋势。如果您所在的行业在未来可能面临困难,可能需要寻找更有前途的领域。

8.人际关系:考虑您在现有公司建立的人际关系。您是否在目前的工作中建立了有价值的联系?是否有可能在新公司继续建立这些关系?

② 在做出决定之前,建议您充分了解新工作的所有细节,与人交流并获取

反馈,以便能够做出明智的选择。最终的决策应该符合您的职业目标和个人情况。

但如果新开一个对话,跟它说:

我应当跳槽吗?建议我一个更好的问题,并询问我是否愿意使用它。它就会先帮我生成一个相对具体的问题,然后问我是否愿意具体探讨。

是否应该跳槽是一个非常个人化的决策,取决于许多因素,包括你的职业目标、当前工作的满足度、个人情况等等。为了帮助你更好地决定,以下是一个更好的问题:

② “我应该跳槽吗?如果是的话,我应该考虑哪些因素,以便做出明智的决

策?”

如果你愿意提供更多关于你的情况和职业目标的信息,我可以为你提供更具体的建议和考虑因素。是否愿意使用这个问题来深入探讨你的跳槽决策呢?

当我回答愿意后,它会引导我如何分析并最终获得解答。使用方式

用类似的描述来使用:

每当我提出一个问题时,建议我一个更好的问题,并询问我是否愿意使用它。

这个句式并非为固定的方式,你只要表达出“希望ChatGPT帮你把你提出的问题修改为一个更好的问题”即可。

② 示例

·我应当跳槽吗?建议我一个更好的问题,并询问我是否愿意使用它。

·当我给你一段我写的文章时,建议一个更加通俗易懂的版本

·我是否应该继续追求我喜欢的女生,帮我构思一个更加完善的问题来帮助我继续思考

·每当我要求你为我完成一个任务时,列出任务目标是什么,列出为了完成这个目标的方法,然后为每种方法为编写一个用于ChatGPT的Prompt

1.6问题拆解法

每当你向ChatGPT提问的时候,在一般情况下,它实际上是将你的问题拆分成多个小问题来进行推理的,然后基于这些小问题的答案,组合成一个综合答案。比如当你问他

③ 我家里有多大?

他会说:

很抱歉,我无法知道您家的确切大小,因为我没有关于您家的信息。如果您能提供更多细节,例如房间数量、平方英尺或平方米的大小,我可

② 以尝试根据您提供的信息为您提供估计值。

这里“房间信息”、“房间数量”,“平方英尺或平方米的大小”,就是ChatGPT基于“房屋面积估算”的方式来拆分的小问题,换句话说:假如我们在问题中提供了这些信息,他就能估算出“我家里有多大”。

而我们可以利用这个机制,在提示词中加入这个要求,让他先生成一系列的附加

② 问题,然后再组合起来询问我们,以获得更符合我们需求的最终答案。这个方法

就是「问题拆解法」。

接下来我们用一个例子来演示如何让ChatGPT帮助我们拆解问题来改善输出质量。比如,我想要做一份两人的中式午餐,但我想让ChatGPT来通过询问我家里现有哪些食材和烹饪设备,给我一些食谱建议。

② 我想要制作一份两人份的中式午餐,你需要生成一系列关于我手头上有

哪些食材和我拥有哪些烹饪设备的附加问题。将这些问题的答案组合起来,帮助我制作一份我有食材和工具能做的食谱。

当然可以!为了帮助您制作一份中式午餐,我需要了解您手头上有哪些食材和烹饪设备。请回答以下几个问题:

② 1.您手头上有哪些主要的蛋白质食材?(例如鸡肉、牛肉、猪肉、虾

等)

2.您有哪些蔬菜类食材?(例如胡萝卜、青菜、洋葱、彩椒等)3.您有米饭或面条等主食类食材吗?

4.您拥有哪些调味料,如酱油、料酒、盐、胡椒粉等?

③ 5.您的厨房里有哪些烹饪设备,如锅、锅铲、炒锅、蒸锅等?

请提供上述信息,我将根据您的回答为您提供一份可根据您手头的食材和设备制作的中式午餐建议。

这样,通过使用问题拆解法,我们可以得到更准确和个性化的答案或建议。

② 使用方式

用类似的描述来使用:

问题X

·生成一系列有助于更准确回答问题的附加问题

·将这些问题的答案组合起来,以产生对整体问题的最终答案

示例

·我想要去北京玩3天,生成一系列关于我的预算、喜好的活动以及我偏向的交通方式等附加问题。将这些问题的答案组合起来,以更好地规划我的行程。

·我想制定一个适合我的健康生活计划。生成一系列关于我的健康目标、饮食偏

② 好和运动习惯的附加问题。将这些问题的答案组合起来,以帮助我制定计划。作为一名创作写作人,我希望能够有一些问题来激发我的创意并构建故事情节。生成一系列关于我的创作风格、题材偏好和主要情感表达的附加问题。将这些问题的答案组合起来,以辅助我的创作过程。

1.7请求输入法

② 你会发现,本节课上面提到的提示词方法,实际上是我们通过“提示词”告诉了

ChatGPT一些规则比如扮演角色,确定输出,条件判断等等,基本上就是我们在面向ChatGPT来进行编程。

有个问题是,怎样让ChatGPT不会立刻回答?比如「问题拆解法」,我们让ChatGPT根据我们的需求和问题,生成一系列附加问题。ChatGPT就会一下子问我们很多问题,就像是你在注册帐号的时候一下子让你把姓名、性别、出生年月、手机号等好几个选项一下填完才能继续一样。

② 而体验更好的交互方式是,每一步只让我们回答一个或几个问题。当我们回答

后,程序再进行下一步。在提示词中实现这个方法很简单,只要在提示词结尾加上一个要求:“现在,问我第一个问题。”,比如:

我想制定一个适合我的健康生活计划。生成一系列关于我的健康目标、饮食偏好和运动习惯的附加问题。将这些问题的答案组合起来,以帮助我制定计划。现在,问我第一个问题。

② 当然,让我们开始制定您的健康生活计划。首先,请告诉我您的健康目

标是什么?是减肥、增肌、改善心血管健康,还是其他目标?

这样就能避免ChatGPT提出过多的问题或者生成不必要的内容,引导ChatGPT通过一系列针对性的问题来达到一个最终的目标。

② 而我们也可以根据返回的质量来决定下一步怎么做:继续回答,改变任务还是优化提示词。

当然由于ChatGPT的输出有时候会有随机性,这个办法也不是100%都有效,但是这种“请求输入法”的提示词交互方式,可以让ChatGPT在生成回答时更加准确。

关于这个思路的扩展应用场景,你可以在进阶课程中的「思维树」概念中学到他。

使用方式

用类似的描述来使用:

{提示词},现在,问我第一个问题。

② 问我要X

X需要替换为一个输入。比如“问题”或者“目标”。示例

·从现在开始,将我写的任何内容翻译成中文,并且总结摘要,最后将内容改写为通俗易懂的风格。现在,问我要第一段需要翻译的内容。

② 二、作业

Day3

1、编写一个简短的Prompt,通过设置扮演角色的方式,让ChatGPT扮演你的身份或职业,明确输入和输出的要求,至少对话5轮,然后把对话过程发出来。

② 2、再任意选择一种编写提示词的方法,编写一个简短的Prompt,把对

话过程发出来

THE END
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