深入些的prompt技巧
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深入些的prompt技巧
深入些的prompt技巧
2023年11月25日修改
更擅长回答事实问题而不是主观问题
这种类型的直接提问提示称为零样本提示（如下图1）。该模型使用训练过程中学到的一般先验知识或模式来对新任务或领域进行推理和预测。
零样本
1.
它依赖于预先训练的语言模型，该模型可能受到训练数据的限制或存在偏差。例如，在投资等某些领域，ChatGPT 通常默认使用“他”等男性代词，而不是“她”，因为用于训练它的数据有更多的男性金融示例。
2.
虽然零样本提示不需要为每个任务单独训练模型，但它需要大量数据进行微调以达到最佳性能 - ChatGPT 的训练数据有数万亿个示例。
3.
由于零样本提示的灵活性和通用性，输出有时可能不准确或不符合预期，需要进一步的模型调整或更多的提示文本来纠正。
•
它更擅长回答事实问题，例如“什么是牛顿第三定律？” 但不是诸如“谁是最好的足球运动员？”之类的主观问题。
图1
📌
在问答场景中，为了让AI的答案更加准确，通常会在问题中加入条件。例如，让AI向你推荐一部电影，例如“给我推荐一部电影”。不过，这个提示太过宽泛，AI无法提供直接答案。相反，它会询问您对什么类型的电影感兴趣，从而导致耗时的对话。
在问答场景中，提出具体和有条件限制的问题可以帮助AI更准确地回答，而模糊或宽泛的问题则可能导致不够准确或需要进一步澄清的答案。这里有几个关键要点帮助您更深入地理解这段话：
1.
问题的具体性：当问题具体且明确时，AI更容易理解所求的确切信息或类型的回答。例如，如果问“推荐一部科幻题材的电影”，AI可以根据这个特定的类别提供答案。
2.
条件的作用：在问题中加入条件，比如特定的类型、时间范围或其他参数，可以缩小AI搜索和推荐的范围。这样做有助于提高回答的相关性和准确性。
3.
避免宽泛的提示：如果问题太宽泛，如“给我推荐一部电影”，AI可能无法确定您的具体偏好，因此可能需要通过进一步的问题来澄清您的需求。这可能导致更长的对话过程，并降低效率
4.
提高效率：通过提供更精确的问题，可以减少回合数，从而提高交流的效率。这对于快速获得信息尤其重要。
总的来说，提出具体、有条件的问题可以帮助AI更快、更准确地提供信息，而宽泛的问题可能导致不必要的对话延续和效率降低。在与AI进行互动时，尽量使您的问题具体明确，这样可以得到更直接和有用的答案。
与其只说不该做什么，不如说该做什么。
根据我的经验，尽管新模型理解“不要做”，但对于决定性的答案，陈述允许的操作会更有效。
当然，这并不意味着永远不应该使用“不要去做”：
•
如果您已经明确限制了任务并想进一步缩小范围。
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对于探索，当您只知道不包括哪些内容时。添加“不做事项”以帮助人工智能做出响应，然后进行优化。
以下是一些不太有效与更好的提示的示例：
为提问的问题附上一个可以参考的例子
例如，当用英语给宠物命名时，通常需要考虑某些命名风格或偏好。在这种情况下，您可以在提示中包含示例以提供更清晰的理解。让我们看一个例子。
📌
附上一个相关的例子可以帮助ChatGPT更清楚地理解问题或请求的上下文。
1.
例子的作用：提供一个具体的例子可以帮助ChatGPT更好地理解问题的背景和所期望的答案类型。这是因为例子能够给出具体的情境和细节，这些通常比抽象或泛泛的描述更有助于指导AI的回答。