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快速上手Prompt,让你的LLMs更智能

發布時間:2023/11/29 windows 47 coder
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 快速上手Prompt,让你的LLMs更智能 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

在當前社會中,隨著AIGC的盛行,使用好prompt可以讓自己更上一層樓。今天,我將通過星火大模型重新認識prompt設計,并與大家分享一些使用技巧。

如果你想體驗星火大模型的強大魅力,請登錄https://xinghuo.xfyun.cn/desk ,即可免費體驗。

星火大模型是由科大訊飛研發的一款大語言模型。它具備強大的中文創作能力,可以處理復雜語境下的邏輯推理,并能可靠地執行各種任務。

在使用星火大模型時,合理使用prompt是至關重要的,因為它可以大大提高模型的效果和準確性。因此,本文將從prompt的生成和prompt的重要性等角度,分析星火大模型中prompt的使用方法。

prompt是什么?

Prompt是一種人為構造的輸入序列,旨在引導星火大模型根據先前輸入的內容生成相關的輸出。簡而言之,即為向模型提供的“提示詞”。

在星火大模型中,我們可以通過設計不同的prompt,使模型生成與之相關的文本。舉個例子,假設我們希望星火大模型生成一篇短文,描述中國古代四大發明之一:造紙術。除了這個,我們還可以給模型提供以下prompt:

我希望你能擔任英語翻譯、拼寫校對和修辭改進的角色。
我會用任何語言和你交流,你會識別語言,將其翻譯并用更為優美和精煉的英語回答我。
請將我簡單的詞匯和句子替換成更為優美和高雅的表達方式,確保意思不變,但使其更具文學性。
請僅回答更正和改進的部分,不要寫解釋。我的第一句話是“how are you ?,請翻譯它。

這樣,我們就可以期待模型生成一段文本了。

prompt如何生成?

非常重要的一點是,我們應該注意如何編寫一個優秀的prompt。在這方面,我發現了在GitHub上非常有名的開發者Matt Nigh的作品。

CRISPE Prompt Framework是一個用于優化語句的指導框架。CRISPE代表著以下含義:

  • C - Capacity and Role(能力與角色):在這一部分,你可以明確告訴ChatGPT你希望它扮演的角色和所具備的能力。
  • R - Insight(洞察):這一部分提供了背景信息和上下文,讓ChatGPT更好地理解問題。
  • I - Statement(陳述):在這一部分,你可以明確告訴ChatGPT你希望它做什么。
  • P - Personality(個性):在這一部分,你可以明確告訴ChatGPT以什么風格或方式回答你。
  • E - Experiment(實驗):在這一部分,你可以要求ChatGPT為你提供多個答案,進行實驗。

值得一提的是,github上的那些Prompt角色大全基本都是基于CRISPE框架來構建的。

首先,我們應該確定角色,然后描述背景,接著提出要求,最后確定風格。對于生成多個例子,可以根據個人喜好來決定。

讓我們先進行一個簡單的測試:例如,每當我們激動的時候,我們會忘卻我們一生所學的一切,嘴中只剩下**,我就不說了。來我們來看下。

請將我簡單的詞匯和句子替換成更為優美和高雅的表達方式,確保意思不變,但使其更具文學性。

我認為這個回答還可以,但是與我想要表達的意思有些出入。因此,我建議我們重新生成多個回答,以供我們自己選擇。請點擊"全新對話"按鈕,重新評估我們的prompt效果。

請將我簡單的詞匯和句子替換成更為優美和高雅的表達方式,確保意思不變,但使其更具文學性。請提供4個結果以供我選擇。

我覺得這次的表現還不錯,所以我想再試試看能否更準確地描述我現在身臨其境的感受。

請將我簡單的詞匯和句子替換成更為優美和高雅的表達方式,確保意思不變,但使其更具文學性。請注意,表達的時候以第一人稱說出來身臨其境的感覺。并提供4個結果以供我選擇。

我開始有所感悟,我認為他還有進一步提升的空間。我決定再次啟發他的聯想力。

請將我簡單的詞匯和句子替換成更為優美和高雅的表達方式,在確保意思不變的情況下可以進行一些聯想增加故事性,但使其更具文學性。請注意,表達的時候以第一人稱說出來身臨其境的感覺。并提供4個結果以供我選擇。

好了,演示到這里我們基本可以確定以后的優化prompt路線了。當你想讓prompt表達特定意思時,要記住它不可能一步到位,你需要逐步優化它。如果優化的幅度太大,很可能導致prompt偏離原本的路線,那么我就不會再繼續優化這條路線了。現在讓我們來看看另一條路線,可以通過增加前置條件來進行優化。

請根據我提供的4段語句資料,按照提供的資料語句風格,幫我完成一篇游記,內容大概500字即可。以下是資料:
1.高聳入云的山峰,仿佛要觸摸到那純凈無瑕的白云,而蔚藍的天空則作為背景,為這一切增添了幾分神秘和壯麗。
2.那座山巒之高,直逼云端,與那潔白如棉的云朵相映成趣,而湛藍的天空則如同一面巨大的鏡子,映照出這美麗的畫卷。
3.高山峻嶺,云霧繚繞,仿佛是大自然的杰作。那潔白的云朵在藍天的映襯下顯得更加純凈,讓人心生向往。
4.仰望那巍峨的山峰,它似乎已經沖破了天際,與那潔白的云朵和湛藍的天空融為一體,構成了一幅美麗的畫卷。

如果你對他的寫作不滿意,你可以在提供的材料和要求上做一些修改,以便他能夠幫助你完成你想要的工作。在這種情況下,你可能會思考如何建立一個個人知識庫。你可以要求他根據你提供的材料回答幾個問題,以展示他的回答能力。

為了演示他如何回答問題,我們需要準備一些問題。當然,你可以直接讓他來完成這些問題的生成。

請根據提供的內容資料,這些內容資料是關于一篇游記的文章。請你作為一名語文老師,寫4個相關閱讀理解的問題。
資料如下:{
游記:高山之巔的壯麗畫卷
我站在高聳入云的山峰上,仿佛要觸摸到那純凈無瑕的白云。蔚藍的天空作為背景,為這一切增添了幾分神秘和壯麗。這座山巒之高,直逼云端,與潔白如棉的云朵相映成趣。湛藍的天空則如同一面巨大的鏡子,映照出這美麗的畫卷。
登上山頂,我被眼前的景色所震撼。高山峻嶺,云霧繚繞,仿佛是大自然的杰作。潔白的云朵在藍天的映襯下顯得更加純凈,讓人心生向往。我深吸一口清新的空氣,感受著大自然的力量和寧靜。
仰望那巍峨的山峰,它似乎已經沖破了天際,與潔白的云朵和湛藍的天空融為一體,構成了一幅美麗的畫卷。這幅畫卷中,山峰高聳入云,宛如一座巍峨的城堡;白云飄浮其中,猶如一朵朵棉花糖般柔軟;而湛藍的天空則延伸至遠方,給人以無限遐想的空間。
我沿著蜿蜒曲折的山路繼續前行,每一步都讓我更加接近大自然的懷抱。山間的風吹拂著我的臉龐,清涼而舒適。遠處傳來鳥兒的歌唱聲,它們在這片凈土上*自在地翱翔。我感受到大自然的魅力和生命的活力。
在這片高山之巔,我找到了內心的寧靜和平衡。遠離塵囂喧囂的城市生活,我能夠靜心欣賞大自然的美麗和力量。這里的一切都是如此純粹和真實,讓我重新審視自己的生活和價值觀。
離開這座高山時,我心中充滿了對大自然的敬畏和感激之情。這次旅行讓我領略到了高山之巔的壯麗畫卷,也讓我明白了大自然的偉大和無私。我希望將來還能有機會再次踏上這片神奇的土地,與大自然親密接觸,感受生命的美好和無限可能。
}

這就是使用大型語言模型的一個挑戰。我一直嘗試修改,但無法改變它只返回圖片的情況。這個問題還有待改進,你可以直接調用它的API來生成文本。這里我就不再單獨演示了。不過,在其他大型模型中,我得到了我想要的答案,具體如下所示:

閱讀理解問題:
1. 作者在游記中描述的景色有哪些特點?
2. 通過這次旅行,作者對大自然有了怎樣的認識?
3. 作者在游記中提到了自己對生活和價值觀的重新審視,請談談作者是如何通過這次旅行來實現這一點的?
4. 你認為這篇游記給你帶來了什么樣的感受和啟示?

然后,根據問題的特點,我們進一步來審視他們的回答。在這里,我只選擇一個例子作為說明。

請根據我提供的資料幫我完成一道閱讀理解的問題,回答的字數限定在50字左右。資料如下:
{
游記:高山之巔的壯麗畫卷
我站在高聳入云的山峰上,仿佛要觸摸到那純凈無瑕的白云。蔚藍的天空作為背景,為這一切增添了幾分神秘和壯麗。這座山巒之高,直逼云端,與潔白如棉的云朵相映成趣。湛藍的天空則如同一面巨大的鏡子,映照出這美麗的畫卷。
登上山頂,我被眼前的景色所震撼。高山峻嶺,云霧繚繞,仿佛是大自然的杰作。潔白的云朵在藍天的映襯下顯得更加純凈,讓人心生向往。我深吸一口清新的空氣,感受著大自然的力量和寧靜。
仰望那巍峨的山峰,它似乎已經沖破了天際,與潔白的云朵和湛藍的天空融為一體,構成了一幅美麗的畫卷。這幅畫卷中,山峰高聳入云,宛如一座巍峨的城堡;白云飄浮其中,猶如一朵朵棉花糖般柔軟;而湛藍的天空則延伸至遠方,給人以無限遐想的空間。
我沿著蜿蜒曲折的山路繼續前行,每一步都讓我更加接近大自然的懷抱。山間的風吹拂著我的臉龐,清涼而舒適。遠處傳來鳥兒的歌唱聲,它們在這片凈土上*自在地翱翔。我感受到大自然的魅力和生命的活力。
在這片高山之巔,我找到了內心的寧靜和平衡。遠離塵囂喧囂的城市生活,我能夠靜心欣賞大自然的美麗和力量。這里的一切都是如此純粹和真實,讓我重新審視自己的生活和價值觀。
離開這座高山時,我心中充滿了對大自然的敬畏和感激之情。這次旅行讓我領略到了高山之巔的壯麗畫卷,也讓我明白了大自然的偉大和無私。我希望將來還能有機會再次踏上這片神奇的土地,與大自然親密接觸,感受生命的美好和無限可能。
}
問題如下:通過這次旅行,作者對大自然有了怎樣的認識?

好了,我已經將prompt的基本玩法全部介紹完畢了。本文的演示并不深入,只是簡單地帶大家了解了一下基本的玩法。比如:是否可以在前期利用大型模型來協助我們生成prompt呢?在生成prompt的過程中,大型模型的參與是否能夠優化我們的結果?如果我將這些資料都存儲到我的向量數據庫中,那么是否就能夠實現一個類似個人知識庫的應用。通過將這些資料以向量形式存儲,我可以更加高效地管理和檢索這些信息,使其更易于訪問和利用?當我讓大型語言模型記憶問題并存儲相關問題時,如果你的問題存在語法錯誤,是否可以讓該模型自動幫助你修正問題?換句話說,你提供一個提示,然后向模型提問,以便獲得修正后的問題?這些都是可以的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的快速上手Prompt,让你的LLMs更智能的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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