编写提示词的技巧
我发现普通人使用 ChatGPT 和正常聊天一样,虽然这十分符合 Chat,但是这并不总是能获得满意的答案。显然现在的 AI 的智能程度,还不足像人类一样正常沟通,猜测出人类的话语的准确意思。所以想要获得满意的答案,需要一定的技巧,一些与人沟通的技巧。网络上的提示词教学,大都是面向开发者的,这篇文章脱胎与下面的几个项目,致力于为普通人提供简单易懂的提示词教程。
PS:下面的内容总结起来就一句话,沟通技巧。
(一)什么是提示词
提示词指的是一些单词、短语或是一段句子,用于激发或引导 AI 生成相关内容或回答。这些提示词可以是问题、主题、关键词、情境或语境等。AI 提示词的选择和使用对于人工智能系统生成内容的质量和准确性有着重要的影响。
(二)编写提示词的原则
编写提示词的原则有两个:
- 编写清晰、具体的提示。
- 给模型时间去思考。
[!IMPORTANT]
这和人与人之间的沟通一样。
提示词的编写要清晰和具体。AI 就像一个玩具小人,你可以摆弄它成任何你想要的姿势,这需要你一步步去摆弄。同理,编写提示词就是要清晰和具体,这样 AI 才能生成你想要的内容。举个例子,你让 ChatGPT 生成一份周报,但是没有提供周报的一些内容和格式,这样 ChatGPT 就只能猜你想要的内容是什么,这样不仅生成的周报不一定是你想要的,而且还消耗了你不少的时间。
(三)分隔提示词
AI 不一定可以清晰地分辨出提示词的不同部分,编写的提示词应该使用分隔符清晰地分割提示词不同的部分,就像和其他人沟通时,重点强调某一部分一样。分隔符可以是:```
等。如果你想让 ChatGPT 总结一段文本,那么应该使用分隔符将要总结的文本分隔起来。,
"",
<>,
,
<\\tag>
(四)指定输出内容
想要从别人哪里获取我们想要的内容,需要提前告知细节。这对 AI 来说也是一样的。在提示词里要求 AI 按照某一个结构输出内容,这可以使 AI 输出的内容更容易被我们解析,这个结构可以是已有的,也可以是你自创的。
(五)添加应对策略
当委托他人处理处理一些事情的时候,如果只告知该怎么做,却不告知出现意外该怎么做,很容易导致工作无法继续进行。当然,以人的智能水平来说,当工作不能完成时,则会向委托工作的人给予反馈,再根据反馈进行下一步。
现在的 AI 并没有达到人类的智能水平,在我们给 AI 的任务时就应该想到可能出现无法执行的情况,我们可以告诉 AI 先检查这些任务,如果不能执行,则停止执行。同时,我们也需要考虑到一些潜在的其他问题,并对提示词进行相应的优化,以避免出现意外的错误或结果。
(六)使用示例提高输出的准确性
当你想要教别人某件事情时,提供示例是非常有效的方法。你可以给他们看一些优秀的示例,解释它们为什么有效。你可以演示一遍并讲解步骤,让他们看到实际操作的过程。在要求 AI 执行实际任务之前,我们可以提供给它少量的示例,这样就可以生成我们需要的内容,避免走很多的弯路。
(七)引导 AI 思考
写示例有时候是一件麻烦事,特别是在一些复杂的任务中,因为这些任务往往涉及到多个变量和复杂的逻辑关系。当你试图教导别人如何编写一个复杂的程序时,需要提供一个示例,解释每一个步骤的原因和方法,这无疑增加了任务的复杂性。
为了帮助 AI 有效地应对这种复杂性,我们可以在提示中加入让 AI 自己思考的语句,引导 AI 从不同角度综合考虑问题。这种方法不仅可以帮助AI理解任务的全貌,还能促使其表达更加连贯和详细的解决方案,提高其解决问题的能力和效率。
(八)提供过程获得结果
当我们给 AI 一个复杂的任务,AI 输出的内容可能不尽如人意。原因在于,这个任务过于复杂,而 AI 又要将其简单的描述出来。这个时候我们就需要给 AI 一系列步骤,来引导 AI 输出我们想要的结果。
为了简化这一过程,我们可以提供引导和提示,帮助他们理解每一步的关键。这种引导和提示不仅可以减少学习者的困惑,还能激发他们的思维,帮助他们理解和应对任务的复杂性。
当我们给AI一个复杂的任务时,AI 输出的内容可能不尽如人意。原因在于,这个任务过于复杂,而 AI 需要在简短的描述中完成。此时,我们需要提供一系列步骤,引导 AI 逐步处理任务,从而输出我们期望的结果。这种方法可以帮助AI更好地理解任务的每一个环节,最终生成准确和详细的解决方案。
(九)提供结果获得结果
我们可以给予 AI 过程,引导 AI 生成我们期望的结果。当然也可以给予 AI 类似的结果,从而生成我们期望的结果。
(十)避免过分的任务
如果让你在较短的时间内完成复杂的工作,那么你犯错误的概率会比平时更高。同样地,对于 AI 也是如此。如果给 AI 一个需要在短时间内或用少量文字完成的任务,它可能会输出错误的内容。在这种情况下,可以尝试给AI更多的时间思考问题,这意味着它会在任务上花费更多的计算资源。
(十一)迭代提示词
迭代对 AI 来说是至关重要的学习和进步手段,这同样适用于我们编写提示词。在处理一些复杂或需求不清晰的任务时,常常需要持续的提示词迭代。
很多时候第一次尝试使用的提示词,并不能得到理想的结果。但这并不重要,重要的是不断迭代和优化提示词。起初,我们或许只能写出一个粗糙的提示词。随着时间推移,我们可以不断改进和完善,改变措辞、 调整结构、修复错误、添加例证等方式能够逐渐提高提示词的质量和深度。
还可以对想法进行迭代,基于初稿提出新的观点和思考,从而扩充和丰富提示词的内容。新的想法可能弥补老稿的不足,相互促进而推动进步。只要有一个良好的迭代过程来不断改进提示词,就能够获得适合任务的优质提示词。通过不断完善提示词进行的思考,为了完善提示词而进行的思考,会使我们的思维也会变得更加精密和成熟
(十二)AI 的胡说八道
AI 在训练过程中,它接触了大量的信息。然而,AI 并没有完全记住所见到的信息,因此 AI 不是很清楚自己的知识的局限。所以,AI 有时会尝试回答晦涩或是有错误的问题,提供看似合理但实际上不正确的答案。这样的行为称之为胡说八道 。
(十三)小技巧
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设定角色法
写提示时,先给 AI 设定好一个角色,这样生成高质量的内容的概率会更高一些。这不是玄学,而是有科学根据的。AI 在训练的时候是需要数据的,使用的数据,有的质量高,有的质量低。在默认的情况下,生成高质量数据和低质量数据的概率差不多,但是当你给它设定某某角色时,它会尽可能得生成高质量的回答。
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回忆法
有时直接给 AI 布置任务,它返回的回答并不理想。如果先跟 AI 聊会天,再让它根据之前聊天记录完成你布置的任务,这样它返回的回答就会好非常多。举个例子,如果让他生成一段完整的程序,那么返回的回答不会太理想,但是如果和 AI 从框架开始一点点聊起,再让 AI 总结成一段完整的程序,那么返回的回答就会可靠很多。
(十四)未来展望
语言是人类用来交流思想、表达情感和传递信息的主要工具。尽管语言的丰富性和多样性能够使我们表达复杂的概念和情感,但它仍有其局限性。
首先,语言的局限性在于其符号性和抽象性。语言作为一种符号系统,通过词汇和语法将复杂的思想进行编码。然而,这种编码过程必然带来信息的简化和失真。一个人的思想可能包含大量的细节、情感和微妙的变化,而语言的符号体系只能传达出部分信息。例如,当我们试图描述一幅画或者一种音乐时,无论我们用多么精妙的词汇,都无法完全再现其原貌。这是因为视觉和听觉体验具有高度的个体性和复杂性,而语言只是通过有限的词汇和结构来进行表达。
其次,语言的局限性还体现在文化和背景的差异上。不同文化和社会背景下的人对同一语言符号的理解可能大相径庭。即使是同一种语言,不同的使用者也可能因为背景知识、个人经历和情感状态的不同而产生不同的解读。因此,一个人在表达自己的思想时,往往难以确保听者完全理解其原意。这种解读的差异进一步加剧了语言表达的局限性。例如,文言文作为古代汉语的书面语言,虽然在当时被广泛使用,但对于现代人来说,理解起来却常常面临困难。文言文中的词汇和句式与现代汉语有很大不同,很多意思需要通过上下文和特定的历史文化背景才能准确理解。这使得即使是相同的文本,不同的人也可能有不同的解读,从而导致误解和信息传递的偏差。
再者,语言在表达复杂情感和抽象概念时显得尤为乏力。人类的情感和思想是多维度的,具有复杂的层次和细腻的变化。即使是最具表达力的诗歌和文学作品,也只能捕捉到某些特定情感和思想的侧面,而难以呈现全貌。例如,爱、痛苦、孤独等情感具有极高的复杂性和个人性,任何语言的表达都只能触及其一部分,而无法完全传递其深度和广度。
最后,语言表达的局限性还反映在个体差异上。每个人的思维方式和表达方式都是独特的,语言虽然是人类共有的工具,但在实际使用中却因人而异。一个人可能擅长用语言表达逻辑思维,但在表达情感时却显得捉襟见肘。另一个人则可能善于用语言抒发情感,但在传达抽象概念时力不从心。这种个体差异使得语言在描述个人思想时,常常难以达到完全精确和全面的效果。
再精妙的语言也难以完整地描述出一个人的思想,因为思想本身具有高度的复杂性和个体性,而语言只能以符号和抽象的方式进行表达。在科幻小说中,精神交流、意念传输、心灵感知等概念常常出现,描绘出一种无需语言即可直接交流思想和情感的未来。这些概念不仅激发了人们对未来科技的无限遐想,也为现代科学研究提供了灵感。脑机接口技术正是这些科幻设想的一种现实实现,通过直接读取和解码大脑信号,使人们能够绕过传统的语言符号系统,直接与计算机和AI进行交流。
脑机接口技术能够弥合语言与思想之间的鸿沟,使人们的内在想法能够更直接地被 AI 理解和处理。这不仅可以减少信息传递中的误解,还能大幅提升 AI 系统的响应速度和准确性。在智能家居中,用户可以通过脑机接口直接控制家电设备,而无需经过语言指令的转译,从而实现更流畅和自然的人机互动。在医疗领域,脑机接口可以帮助瘫痪患者通过意念控制机械手臂,从而实现自我照顾和交流,在教育领域,脑机接口可以帮助学生更有效地与教育 AI 互动,提升学习效果。
也许在不远的将来,这种技术可以精准地传递思想和情感,帮助人们更好地表达复杂的情感和抽象的概念。通过直接读取大脑中的情感和意图,AI 系统可以更准确地理解用户的需求和感受,从而提供更加个性化和人性化的服务。在心理治疗中,更好地理解患者的情绪状态,从而提供更加精准的治疗建议。