Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - Designing Effective Prompts
在本章中，我们将深入研究为 ChatGPT 等语言模型设计有效提示的艺术。制作定义明确且符合上下文的提示对于引发出准确且有意义的响应至关重要。
无论我们使用提示进行基本交互还是复杂任务，掌握提示设计的艺术都可以极大地影响语言模型的性能和用户体验。
Clarity and Specificity
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Clearly Stated Tasks − 确保你的提示清楚地说明你希望语言模型执行的任务。避免模棱两可并提供明确的指令。
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Specifying Input and Output Format − 定义模型应期待的输入格式以及其响应的所需输出格式。这种清晰度有助于模型更好地理解任务。
Context and Background Information
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Providing Contextual Information − 在提示中纳入相关的上下文信息，以指导模型的理解和决策过程。
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Tailoring Prompts to Conversational Context − 对于互动会话，通过参考先前的互动并为模型提供必要的上下文信息，来保持连续性。
Length and Complexity
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Keeping Prompts Concise − 设计提示时要简洁，且在模型的字符限制内，以避免使用不必要的信息对模型造成负担。
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Breaking Down Complex Tasks − 对于复杂的任务，将提示分解为各个子任务或步骤，以帮助模型协调各个组成部分。
Diversity in Prompting Techniques
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Multi-Turn Conversations − 探索多轮对话的用途，以创建与语言模型的互动和动态交换。
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Conditional Prompts − 运用条件逻辑，根据特定的条件或用户输入来指导模型的回应。
Adapting Prompt Strategies
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Experimentation and Iteration − 反复测试不同的提示策略，找出最适合你的特定任务的有效方式。
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Analyzing Model Responses − 定期分析模型响应，以理解其优缺点，并相应调整你的提示设计。
Best Practices for Effective Prompt Engineering
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Diverse Prompting Techniques − 纳入多种提示类型，如开放式、多项选择和基于上下文的提示，以扩展模型的能力。
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Ethical Considerations − 在考虑伦理意义的情况下设计提示，以避免产生有偏见或有害的内容。