与大模型互动编写prompts的26个高效技巧
与大模型互动编写prompts的26个高效技巧
2024年5月28日修改
随着AI的快速发展，大语言模型（LLM）已成为我们获取信息、解决问题的得力助手。但你知道怎样才能更高效地与这些先进的AI系统交流吗？本文将介绍26个实用的提示技巧，助你在与这些智能系统的对话中如鱼得水。
1.
简洁直接： 与LLM交流时，无需使用“请”或“谢谢”等礼貌用语，直接表达需求更有效率。
2.
明确受众： 在提示中指出目标受众，如“该领域专家”，能获得更精准的回答。
3.
任务拆解： 将复杂任务分解为简单提示，进行交互式对话，以步骤方式解决问题。
4.
肯定用语： 使用“执行”等肯定指令词，避免“不要”等否定表达。
5.
清晰理解： 需要深入理解时，可以这样提问：
◦
简单解释[具体主题]。
◦
像对11岁孩子一样解释。
◦
像对[领域]新手一样解释。
◦
用浅显易懂的语言写作。
6.
激励小费： 添加“愿意支付$xxx小费以获得更好方案”以激发更佳输出。
7.
示例驱动： 采用示例驱动的提示方式，使用少样本提示法以提高效率。
8.
格式化提示： 使用‘###指令###’格式化提示，必要时添加‘###示例###’或‘###问题###’，并适当使用空行分隔。
9.
任务指令： 使用“你的任务是”和“必须完成”等短语，明确指示模型的任务。
10.
提及后果： 使用“将会受到处罚”等短语，指出不遵守指令的潜在后果。
11.
人性化回答： 提示时使用“以自然且类似人类的方式回答问题”，以获得更生动、贴近人类的回答。
12.
引导性词汇： 使用“逐步思考”等引导性词汇，引导模型按步骤逻辑思考。
13.
无偏见要求： 在提示中加入“确保你的回答无偏见，不依赖于刻板印象”，以促使公正、中立的回答。
14.
互动澄清： 让模型通过提问澄清细节和需求，例如：“从现在开始，请向我提出问题以便......”。
15.
教学模式： 当想学习特定主题时，使用“教我[某主题]，结束时包含测验，但不要直接告诉我答案。等我回答后再告诉我是否正确”。