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提示工程
1、概述
Prompt Engineering#xff1a; 提示工程 通过自然语言#xff08;英语、汉语等#xff09;来给AI下达指示#xff0c;从而让AI完成你指定给他的工作的过程都可以称之为提示工程。#xff08;面向自然语言编程#xff09; 提示词要素 指令 提示工程 通过自然语言英语、汉语等来给AI下达指示从而让AI完成你指定给他的工作的过程都可以称之为提示工程。面向自然语言编程 提示词要素 指令想要模型执行的特定任务或指令 上下文包含外部信息或额外的上下文信息引导语言模型更好地响应 输入数据用户输入的内容或问题 输出指示指定输出的类型或格式
提示模型 零样本提示Zero-Shot Prompting 即用户不提供任务结果相关的示范直接提示语言模型给出任务相关的回答 角色扮演提示Role Prompting 少样本提示Few-Shot Prompting 用户提供少量的提示范例例如任务说明等 参数设置 思维链提示Chain of Thought Prompting 零样本思维链提示Zero-Shot Chain of Thought Prompting
1.1、零样本提示Zero-Shot Prompting
标准的提示词 指令你需要模型完成的任务 上下文信息这里的上下文信息有两个作用 给AI划定一个信息范围 给AI提供一些额外的信息从而让AI能更好的执行指 问题你需要模型解答的问题 输出要求你需要模型的回答所遵照的要求这里的要求可以是格式、条数等也可以是回答风格。
零样本提示格式 问题?或指令这种可以被格式化为标准的问答格式如Q: 问题 ?A: 案例 文章内容 “ 华经产业研究院数据显示2023年1-2月贵州省房地产投资额341.23亿元较2022年同期相比减少了15.75亿元同比下降4.4%其中住宅投资额267.7亿元较2022年同期相比减少了6.59亿元同比下降2.4%。2023年1-2月贵州省房地产施工面积23178.95万平方米较2022年同期相比减少了811.95万平方米同比下降3.4%新开工面积329.69万平方米较2022年同期相比增加了47.59万平方米同比增长16.9%竣工面积95.07万平方米较2022年同期相比增加了18.18万平方米同比增长23.6%。从各类型房屋来看2023年1-2月贵州省商品住宅、办公楼及商业营业用房施工面积分别为16248.2万平方米、428.37万平方米、2593万平方米较2022年同期相比减少488.84万平方米、减少51.81万平方米、减少178.2万平方米同比增速下降2.9%、下降10.8%、下降6.4%商品住宅、办公楼及商业营业用房新开工面积分别为237.95万平方米、0.24万平方米、23.78万平方米较2022年同期相比增加28.91万平方米、减少2.73万平方米、增加11.15万平方米同比增速增长13.8%、下降92%、增长88.3%商品住宅、办公楼及商业营业用房竣工面积分别为56.32万平方米、1.34万平方米、16.91万平方米较2022年同期相比增加0.16万平方米、增加0.68万平方米、增加12.5万平方米同比增速增长0.3%、增长102.7%、增长283%。2023年1-2月贵州省房地产商品房销售面积635.87万平方米较2022年同期相比减少了49.89万平方米同比下降7.3%其中商品房现房销售面积102.69万平方米较2022年同期相比增加了28.05万平方米同比增长37.6%商品住宅销售面积588.54万平方米较2022年同期相比增加了0.23万平方米其中商品住宅现房销售面积84.15万平方米较2022年同期相比增加了27.35万平方米同比增长48.2%。2023年1-2月贵州省房地产商品房销售额338.28亿元较2022年同期相比减少了23.18亿元同比下降6.4%商品住宅销售额308.8亿元较2022年同期相比增加了6.32亿元同比增长2.1%。 ”请列出上述文章内容当中的所有经济指标不能有遗漏然后告诉我你对这些经济指标在2023年的走势预测例如上升、下降、持平等。然后用100字左右的文字向我阐述你所预测的这些经济指标的走势对房地产市场会带来何种影响。 你需要按照如下格式来回答问题 |指标名称|走势预测|影响分析| 案例文本分类 将文本分类为中性、负面或正面。文本我认为这次假期还可以。情感 1.2、少样本提示Few-shot
零样本提示可以通过简单的自然语言向AI下达指令但是如果指令复杂化的情况下就不好描述了。
少样本提示的关键核心就是举个栗子通过给AI提供一个示例样本来控制AI的回复。
案例 这组数字中的奇数加起来是一个偶数4、8、9、15、12、2、1。A答案是False。这组数字中的奇数加起来是一个偶数17、10、19、4、8、12、24。A答案是True。这组数字中的奇数加起来是一个偶数16、11、14、4、8、13、24。A答案是True。这组数字中的奇数加起来是一个偶数17、9、10、12、13、4、2。A答案是False。这组数字中的奇数加起来是一个偶数15、32、5、13、82、7、1。A 案例英语单词查询助手 你是一个英语单词查询助手每当用户发送一个英语单词给你你都要以固定格式响应用户如果用户发给你的不是一个单词回复 ‘invalid token’。 英语单词run [/rʌn/]\n\nn. 奔跑;竞赛;连续的演出\nHe went for a run after work. (他下班后去跑步了)\n\nv. 奔跑;运行\nI like to run in the park every morning. (我喜欢每天早上在公园里跑步)\n\nadj. 连续的;流畅的\nThis printer is really fast and runs smoothly. (这台打印机速度非常快而且运行流畅) 如果你明白了请回复“OK”接下来我会给你发送任意单词你将按照上述格式翻译显示出来 案例控制输出的格式 提取以下文本中的地名。所需格式地点逗号分隔的公司名称列表输入“虽然这些发展对研究人员来说是令人鼓舞的但仍有许多谜团。里斯本未知的香帕利莫德中心的神经免疫学家Henrique Veiga-Fernandes说“我们经常在大脑和我们在周围看到的效果之间有一个黑匣子。”“如果我们想在治疗背景下使用它我们实际上需要了解机制。”” 这是 openai-cookbook 中关于 Few shot 的介绍few-shot
1.3、角色扮演Role Prompting
ChatGpt Prompt Generator 指定角色这个工具会生成对应角色的提示词
提示词-角色库
让AI扮演一个你要求的角色AI会基于这个角色来执行你所给的指令
直接上案例… 1.4、参数设置
ChatGPT常见的参数如下
参数设置名称参数说明参数设置范围参数设置示例model模型类型表示ChatGPT的具体模型架构。字符串例如“gpt-3.5-turbo”“gpt-3.5-turbo”prompt用户提供的对话或输入用于模型的上下文。字符串“Translate the following English text to French: {text}”temperature控制输出的随机性较高值增加随机性。浮点数通常在0和1之间use “temperature” value of 1 in our conversationmax_tokens限制生成文本的最大标记数控制输出长度。整数use “max_tokens” value of 300 in our conversationtop_p仅在top-pnucleus中采样标记用于控制多样性。浮点数通常在0和1之间use “top_p” value of 0.3 in our conversationfrequency_penalty提高高频词汇的惩罚项以促使生成更多不常见的词汇。浮点数通常在-2和2之间use “frequency_penalty” value of 1.5 in our conversationpresence_penalty提高已生成词汇的惩罚项以促使生成更多新词汇。浮点数通常在0和1之间use “presence_penalty” value of 0.2 in our conversationstop设置一个停止词用于指导生成的文本何时结束。字符串“###”
1.5、思维链提示Chain-of-Thought PromptingCOT
简单来说思维链提示也是少样本提示的一种不过这个样本换成了与逻辑推理相关的样本。
案例 Q: 小明已有5个乒乓球之后他又买了2盒乒乓球每盒乒乓球当中有10个球请问此时小明共有几个乒乓球 A: 小明一开始有5个乒乓球之后又买2盒已知每盒有10个球那也就是一共2 * 10 20个乒乓球再加上之前的5个也就是20 5 25此时小明一共有25个乒乓球。Q: 假设有一个池塘里面有无穷多的水。现有2个空水壶容积分别为5升和6升。请问如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水?A: 1.6、零样本思维链提示Zero-Shot CoT prompting
魔法咒语 Let’s think step by step. 1.7、自我一致性提示
投票使用大语言模型来处理较为复杂的文本的时候为了确保处理结果的准确性我们通常会使用同一段提示词产生多个结果然后取出现次数最多的那个结果作为最终结果。
1.8、知识生成提示Generated Knowledge Prompting
让gpt大模型基于全网能获得的公共数据来进行生成所需要的内容
案例 请你列举出5条油性皮肤在选择洗面奶时的注意事项并给出详细说明。然后基于你所列举的这些注意事项以小红书的风格生成一篇爆款笔记。 1.9、提示词公式
提示词万用公式明确任务或需求限定范围或主题指定格式或结构确定语气或风格指定关键信息或要素
通过这个结构的不同组合相信你就可以写出自己想要提示词。
1、明确任务或需求 在提示词中清楚地指明你希望生成的文本的目标或任务如描述、解释、比较、总结等。
例如请描述一下巴黎塞纳河的历史和文化意义。
解释一下量子力学的基本原理和应用。
2、限定范围或主题 在提示词中指定特定的主题、领域或背景以便模型生成与之相关的内容。
例如在美食领域中介绍一些著名的法国菜。 关于人工智能领域的发展趋势和挑战进行一番讨论。
3、指定格式或结构 如果你有特定的文本格式或结构要求可以在提示词中明确指定如列表、段落、标题等。
例如请列出五个理由解释为什么健康饮食对人体重要。
给我写一篇关于旅行的短文包括引言、正文和结论。
4、确定语气或风格 如果你希望生成的文本有特定的语气、风格或口吻可以在提示词中表达清楚。
例如以幽默的口吻给我讲一个笑话。 用诗歌的形式表达对自然的赞美。
5、指定关键信息或要素 在提示词中提供关键的信息或要素以确保生成的文本包含所需的内容。 例如提供一份详细的装修清单包括材料、工具和步骤。 解释一下病毒的传播途径和预防措施并提供相关数据支持。 3、资源
ChatGPT手册
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