ChatGPT提示工程:提高生成AI模型输出质量的经验法则

引言:
在这个信息爆炸的时代,快速获取信息并转化成有用的知识变得越来越重要。为了满足这一需求,生成AI模型ChatGPT的应用逐渐走入人们的视野。然而,如何构建出能够高效输出有用信息的提示,成为了一个关键问题。本文将为您介绍一些提高生成AI模型输出质量的经验法则,并通过实际例子进行演示。

经验法则1:多种表述提示

要让生成AI模型如ChatGPT提供最佳结果,首要的经验法则之一是多种表述提示。我们知道,不同的提示语可以产生不同的结果。让我们以一个实际例子来说明这个法则。

例子1:文章摘要

提示语 1: 用一句话来概括本段内容:
"据福克斯新闻4月2日报道,OpenAI预计将在今年晚些时候推出GPT-5,可能会使生成式人工智能与人类难以区分..."

ChatGPT生成结果 1:
OpenAI计划于今年晚些时候推出GPT-5,据称可能实现通用人工智能,引发了人们对于人工智能与人类区分的讨论。 陈思齐透露,OpenAI希望GPT-5能够实现AGI,即能够像人类一样理解任务和概念。 此前,2000多名科技领袖、大学教授和其他人曾呼吁所有人工智能实验室暂停训练比GPT-4更强大的系统,警告人工智能系统的超越可能对社会和人类带来深远风险。

提示语 2: 总结一下下面的内容:
"据福克斯新闻4月2日报道,OpenAI计划在今年晚些时候推出GPT-5,可能会让生成式人工智能与人类难以区分。陈思齐是一位科技企业家和开发者,他在推特上表示得到消息称GPT-5计划在今年12月完成训练,OpenAI希望它能实现AGI,即人工智能系统能像人类一样理解一项任务或概念。他补充道,这意味着将会讨论它是否真的实现了AGI,有不少人相信它会实现。OpenAI上个月发布了GPT-4系统,它在各种专业和学术基准上表现出与人类相当的表现。此外,埃隆·马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克等2000多名科技领袖、大学教授和其他人签署了公开信,呼吁所有人工智能实验室暂停训练比GPT-4更强大的系统,以避免与人类同等智能或超越人类的人工智能系统对社会和人类构成深远的风险。OpenAI目前没有对此回应。"

ChatGPT生成结果 2:
据福克斯新闻4月2日报道,OpenAI计划在今年晚些时候推出GPT-5,可能会让生成式人工智能与人类难以区分。陈思齐是一位科技企业家和开发者,他在推特上表示得到消息称GPT-5计划在今年12月完成训练,OpenAI希望它能实现AGI,即人工智能系统能像人类一样理解一项任务或概念。他补充道,这意味着将会讨论它是否真的实现了AGI,有不少人相信它会实现。OpenAI上个月发布了GPT-4系统,它在各种专业和学术基准上表现出与人类相当的表现。此外,埃隆·马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克等2000多名科技领袖、大学教授和其他人签署了公开信,呼吁所有人工智能实验室暂停训练比GPT-4更强大的系统,以避免与人类同等智能或超越人类的人工智能系统对社会和人类构成深远的风险。OpenAI目前没有对此回应。

提示语 3: 我们不妨再换一种说法
"据福克斯新闻报道,一位科技行业内部人士和专家称,OpenAI计划在今年晚些时候推出GPT-5,并希望实现AGI,这可能使生成式人工智能与人类难以区分。此前,2000多名科技领袖和大学教授曾呼吁暂停训练更强大的人工智能系统,以避免可能对社会和人类构成的深远风险。"

ChatGPT生成结果 3:
据福克斯新闻报道,一位科技行业内部人士和专家称,OpenAI计划在今年晚些时

候推出GPT-5,并希望实现AGI,这可能使生成式人工智能与人类难以区分。此前,2000多名科技领袖和大学教授曾呼吁暂停训练更强大的人工智能系统,以避免可能对社会和人类构成的深远风险。

通过上面的例子,我们可以清晰地看到,不同的提示语导致了不同的生成结果。这告诉我们,多种表述提示是一个有效的经验法则,可以提高生成AI模型输出的多样性和准确性。

经验法则2:清晰简短的提示

另一个关键的经验法则是使用清晰简短的提示,避免不必要的词语。在提示中,应该尽量减少使用程度词等修饰词汇,以保持提示的简洁和明了。下面是一个示例来说明这一法则。

例子2:代码生成

越来越多人希望通过ChatGPT编写代码。如果你有一个希望通过代码编程解决的问题,你可以通过提示指定相关的编程语言和任务。

提示语: 自动生成一个快速排序的Python代码。

ChatGPT生成结果:

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

# Test case
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print(quicksort(arr))

这个示例中,提示语非常清晰和简洁,直接指示ChatGPT生成一个快速排序的Python代码。结果也是相应地清晰明了。

经验法则3:减少不精确的描述

最后一个经验法则是减少不精确的描述。在提示中,应该避免使用不确定的词语,而是使用更加具体和明确的表达方式。下面的示例再次演示了这一法则。

例子3:文章摘要

提示语: 用简单的语句总结一下内容,最好是能几句之内。

ChatGPT生成结果:
"据福克斯新闻报道,一位科技行业内部人士和专家称,OpenAI计划在今年晚些时候推出GPT-5,并希望实现AGI,这可能使生成式人工智能与人类难以区分。此前,2000多名科技领袖和大学教授曾呼吁暂停训练更强大的人工智能系统,以避免可能对社会和人类构成的深远风险。"

通过使用简单的语句总结内容,这个提示更加具体和明确,避免了不精确的描述。

结论

在构建提示时,我们可以遵循以上三个经验法则来提高生成AI模型输出的质量。尝试多种表述提示,使用清晰简短的提示,以及减少不精确的描述,都是有效的方法。当然,这只是提示工程领域的一部分,更多的技巧和经验需要通过实践和不断的尝试来积累。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:ChatGPT提示工程:提高生成AI模型输出质量的经验法则

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