在人工智能的迅猛發展中，“提示詞”（Prompt）作為溝通人類指令與AI理解之橋梁，展現了其不可或缺的作用。本文旨在解析Prompt的概念，探討其在AI模型中的重要性，以及如何精準運用以提升交互效率。通過實例解讀，我將揭示Prompt如何優化模型的響應質量，進而提高AI的可解釋性和訪問性。
01.
prompt的定義
首先我們來看下百度百科是如何解釋這個詞的
[Prompt] (全稱為“Prompting Language，prompt中文為“提示詞”。在AI大模型中，Prompt的作用主要是給Al模型提示輸入信息的上下文和輸入模型的參數信息。在訓練有監督學習或無監督學習的模型時，Prompt可以幫助模型更好地理解輸入的意圖，并作出相應的響應。此外，Prompt還可以提高模型的可解釋性和可訪問性。')
通俗地說，就是給AI模型提供一個“提示”或“指引”，讓我按照我們的需求進行輸出。
prompt使用的方法，在文本生成任務中，我們常常使用“輸入”來指引“輸出”，得到我們想要的內容。
例如，幫助我寫5個口紅的小紅書爆款標題。
在與GPT的互動中，prompt的精確性和清晰度直接決定了輸出的質量。好的prompts可以產生信息豐富且相關的輸出，而不清晰的prompts可能會引起混亂或不精確的結果。以下是進一步探討這個問題：1、開放式vs封閉式: 開放式prompts通常允許AI展現更大的創造性和推理能力，因為它們不會限制AI的回答范圍。而封閉式prompts則需要直接和具體的答案，它們通常用于需要精確信息的場景，如數據查詢或特定指令的執行。
舉例：
開放式：請告訴我2024年有哪些創業項目適合普通人
封閉式：請告訴我2024在AI這個領域有哪些創業項目適合月入3000的上班族作為副業。
限制了：行業、資金、3000水平、副業。結果就是它不會推薦一些不靠譜離普通人遙不可及的項目。
2、指令式vs探索式: 指令式prompt是直接命令AI進行特定操作的，如“回復的內容必須限制200字”。而探索式prompt則是不限制AI創造，例如“不限制內容方向和字數”。從角色扮演、名稱、語言、描述、背景、目標、限制、技能、工作流程來詳細刻畫這個優秀的角色提示詞。
穩定性差的Prompt示例:
“幫助我給我發給你的關鍵詞，進行關鍵詞拓展”
- 具體化:提供具體細節可以幫助AI更好地理解你的請求
- 使用正確的關鍵詞: GPT系統對關鍵詞非常敏感，使用正確的描述詞至關重要
舊prompt：描述下這個GPT的功能
新prompt ：詳細的闡述GPT的各項功能跟用法
舊prompt：怎么學瑜伽？
新prompt：新人學習瑜伽的流程和每日安排？ - 迭代細化: 如果初次prompt沒有獲得滿意的答案，可以根據響應適當調整和迭代，以指導AI提供更好的輸出。有以下幾種常見的方法：
1、分析GPT生成的回復，識別其中的問題、不準確之處或改進的空間針對性要求GPT改進
2、給GPT更多的優秀案例學習。
3、對輸出的內容進行評分。
4、在角色提示詞中重點闡述要點或者要求
5、讓GPT多次輸出，大量輸出從中選擇滿意的，并反饋給AI
- 明確的請求：若需要關于某個話題的信息，比如你想要一篇關于長袖的抖音腳本，直接說“寫一篇抖音電商產品女性長袖的腳本文案”會比“輸出一篇長袖腳本”得到更精確的內容
- 扮演角色:給GPT詳細的角色要求，可以大大提高輸出質量，當你要求他扮演國家級專科醫生、五星大廚、10年創業老總或者馬斯克、馬云、李白，只要世上存在的任何人都是可以直接讓GPT直接扮演，這樣它就會以這個名人的角度去回答你的問題。
- 詳細的背景：如果你的請求需要特定的背景信息，越詳細越好，這有助于GPT理解問題的具體情境，從而更準確地回應用戶的問題。
- 要求（限制）：要求GPT在我的限制范圍內容回答，不至于跑偏和胡說八道。
- 技能：技能描述了場景中的角色或參與者所具備的能力、知識或技能，以幫助GPT生成與這些技能相關的內容，提供更具專業性和深度的回答。
你讓他扮演一個新手醫生跟獲得過諾貝爾獎的醫生 回復的內容還是有明顯差距。 - 工作流程：按照我們要求步驟輸出，讓回答更準確和規范。
- 案例：給GPT詳細的案例舉例可以讓它更準確的理解你的意圖，也能引導GPT生成與我們真正想要的內容，提高質量。
這樣的一套框架式的提示詞組合 基本可以輸出達到我們想要的7層左右，進行有效的交流。
這里可以探討一些高級技巧，例如如何通過精心設計的prompts激發AI生成創造性內容或解決問題，也可以提供一些寫作、藝術創作等方面的實例。Prompt在AI發展中的所扮演角色和演變
只要你懂得只需用 prompt 描述，就能迅速工作和想象力的巨大升級。Prompt 會成為了想象力的載體。只要你想它將扮演任何人，而任何人也可以扮演任何人，你可以同時跟世上最富有的人溝通不用錢，還能跟你的AI女友徹夜長談。你將擁有世上最龐大的數據庫的免費幫助，更能在職場上實現彎道超車。 各式各樣的角色即時對話
05.
Prompt未來式
前段時間，估值73億美元的硅谷獨角獸公司Scale AI，正式聘請一個名叫Riley Goodside的網紅擔任提示工程師。讓這事有劃時代意義的，并不是幾十萬美金的薪水，而是開創了人類歷史上一個全新的崗位。
無獨有偶，硅谷的創業社區Launch House也開始招聘提示工程師，并開出了30萬美元的底薪，要求只有三條：擁有文學學位，讀過小說《雪崩》，喜歡與機器人聊天。
目前從事AI領域的崗位大多數基本都是1w以上
接下來prompt大概率會更專業、更復雜、更多元化
文字的藝術會在AI領域達到頂峰。
更專業
Prompts會變得更復雜來完成越來越復雜和細分的任務，GPT-4 有著更強的對自然語言的理解能力Prompt 的復雜度上限也大幅度提升，尤其是邏輯性要求極高的工作，目前社群里，ChatGPT的prompts普遍使用場景是改簡歷，寫文案，做策劃等簡單的模塊，GPT4升級玩法的prompt則包含文字冒險劇本殺游戲，甚至有游戲引擎，prompt編程框架、數據訓練等
更牛逼
Prompt能力提升來自于大模型本身的升級。比如GPT能聯網以后，所有的prompt都被賦予了實時獲取訊息和搜索的能力，復雜度又多了一個緯度。隨著功能的升級，隨著模型本身能力變強，模型種類變多，prompt能夠解決的問題體量也迅速增長。
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