大语言模型,如OpenAI的GPT-4,是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具,它可以理解自然语言并为用户提供有价值的回答。然而,要从大语言模型中获得高质量的回答,你需要学会如何高效地提问。本文将从原理出发,结合实际问题的正反案例和回答,为初学者介绍如何创建高质量的Prompt与大语言模型对话。
一、什么是Prompt
Prompt是一种用于指导大型语言模型生成自然语言文本的文本片段。在使用大型语言模型时,我们需要提供一个Prompt,以指导模型产生符合我们期望的文本结果。Prompt可以是一个单词、一句话、一段话或一个完整的篇章。
举个例子,如果我们要让大型语言模型生成一篇电影评论,我们可以用如下的Prompt:
“这是一篇关于电影《泰坦尼克号》的评论。”
在这个Prompt中,我们告诉了模型我们要生成一篇关于《泰坦尼克号》的电影评论。然后,我们可以继续提供更多的信息,以指导模型生成更准确的文本结果。
二、大语言模型中Prompt的工作原理
大语言模型中的Prompt是用于与用户进行对话的一种技术,它可以通过自然语言处理技术将用户输入的语言转化为机器可以理解的语言,然后根据预先编写的算法和规则,提供有用的信息和建议。
Prompt的工作原理是基于机器学习和深度学习技术的,它可以根据用户的输入和反馈不断学习和优化,提高对话质量和效率。
大语言模型中的Prompt通常采用了循环神经网络(RNN)或是变种模型,如长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等来实现。这些模型能够处理变长的输入序列,因此适用于对话系统中需要处理的对话文本。
Prompt的工作原理可以分为以下几个步骤:
文本预处理:将用户输入的文本进行处理,去除无用的符号和空格等。
分词处理:将文本进行分词处理,将文本中的单词或短语转换成一个个有意义的词语。
词向量表示:将分词后的文本转换成向量表示,将文本中的每个词语都表示成一个向量。
意图识别:通过机器学习和深度学习技术,将用户输入的文本识别成不同的意图,例如询问产品信息、购物指导、售后服务等。
生成回答:根据用户的意图,生成回答并展示给用户。
三、如何设计高质量的Prompt
大语言模型中的Prompt能够根据用户的输入和反馈不断学习和优化,提高对话质量和效率。如果用户反馈对回答不满意,Prompt可以将这个反馈作为训练数据,进行模型的优化,以便下次提供更准确的回答。这种基于用户反馈的模型优化,可以不断提高Prompt对用户需求和问题的准确性和实用性。
设计高质量的Prompt,可以从以下几个方面考虑:
1. 问题的清晰性
Prompt应该明确指出你想要模型完成的任务。如果你要让模型生成一篇关于某个话题的文章,你的Prompt应该明确说明这个话题是什么。
举个例子,如果你要让模型生成一篇有关狗的文章,你可以使用如下的Prompt:
“请写一篇关于狗的文章。”
2. 提供足够的上下文信息
Prompt应该提供足够的上下文信息,以便模型可以更好地理解你的问题。如果你要让模型回答一个关于某个话题的问题,你需要提供足够的上下文信息,以便模型可以理解问题的背景和相关信息。
举个例子,如果你要问模型一个关于足球的问题,你可以使用如下的Prompt:
“请回答以下问题:谁是2018年世界杯的冠军?”
3. 使用简洁的语言
Prompt应该使用简洁的语言,避免使用过于复杂的语言和难懂的单词。这可以让模型更好地理解你的问题,并生成更准确的文本结果。
举个例子,如果你要让模型生成一篇简短的故事,你可以使用如下的Prompt:
“请写一个关于一只小猫的故事,不超过100个单词。”
4. 提供多样化的Prompt
Prompt应该具有多样性,以确保模型可以应对各种不同的任务和场景。你可以使用不同的Prompt来训练模型,以确保模型可以产生不同的结果。
举个例子,如果你要让模型回答一个有关天气的问题,你可以使用如下的Prompt:
“请问今天的天气如何?”
或者你也可以使用另一个Prompt:
“请告诉我明天会下雨吗?”
5. 不断优化Prompt
设计高质量的Prompt需要不断进行优化。你可以通过观察模型生成的结果,以及与模型进行交互,来优化Prompt。你可以增加或修改Prompt,以便更好地指导模型生成符合你期望的结果。
6. 进行交互式对话
进行交互式对话可以让你与模型进行实时交互,并提供反馈和指导。你可以不断修改Prompt和问题,以便更好地指导模型生成文本结果。
四、如何高效提问与大语言模型对话
1. 明确提问目标
在向大语言模型提问之前,首先需要明确提问的目标。
你希望从模型中获得什么样的信息?是获取知识、解决问题还是寻求建议?明确目标可以帮助你更有针对性地提问。
2. 提问要具体和清晰
确保你的问题具体、清晰且易于理解。简单的问题往往能获得更好的答案。尽量避免使用复杂的语言结构和专业术语。同时,避免提问过于宽泛,这样可能导致模型给出过于笼统的答案。
反例:
用户:告诉我一些关于科学的东西。
这个问题过于宽泛,模型可能无法提供具体的答案。
正例:
用户:请简要解释牛顿三定律。
这个问题明确且具体,模型可以为用户提供详细的解答。
3. 提供足够的背景信息
为了获得更准确的回答,你需要在提问时提供足够的背景信息。这有助于模型了解你所面临的问题和场景,从而给出更有针对性的建议。
反例:
用户:我该怎么办?
这个问题缺乏背景信息,模型无法给出有帮助的建议。
正例:
用户:我正在筹备一场活动,需要邀请100人参加。你有哪些建议可以帮助我提高参会率?
这个问题提供了足够的背景信息,模型可以根据场景给出具体建议。
4. 尽量避免提问偏见
尽量避免在问题中引入个人偏见或者误导性的信息,以免模型给出有偏或错误的回答。
反例:
用户:为什么所有的猫都讨厌水?
这个问题存在偏见,因为并非所有的猫都讨厌水。
正例:
用户:猫为什么通常不喜欢水?
这个问题更中立,可以获得更客观的回答。
5. 利用开放式问题和封闭式问题的优势
根据你的需求,可以选择提问的方式。开放式问题有助于获取更广泛的信息,而封闭式问题则可以获得简洁明了的答案。
开放式问题:
用户:如何提高我的沟通技巧?
这个问题鼓励模型提供多种方法和建议,可以帮助用户从多方面提高沟通技巧。
封闭式问题:
用户:托福考试分数是否会影响我申请美国大学的成功率?
这个问题期望得到一个简单的肯定或否定回答,便于用户快速了解情况。
6. 适时追问和澄清
如果模型给出的回答不够清晰或无法满足你的需求,不妨适时追问和澄清。这有助于模型更好地理解你的问题,从而提供更满意的答案。
追问:
用户:请简要介绍一下量子力学。
模型:量子力学是物理学的一个分支,主要研究原子和亚原子粒子的行为。它的核心原理包括波粒二象性、量子叠加、量子纠缠等。
用户:波粒二象性是什么意思?
在这个例子中,用户对模型的回答进行了追问,以获得更详细的解释。
澄清:
用户:谁是那个著名的科学家? 模型:你可以提供更多的上下文吗?因为有很多著名的科学家,例如艾萨克·牛顿、阿尔伯特·爱因斯坦等。
用户:谁是相对论的创立者?
在这个例子中,用户通过澄清问题,使模型能够提供更相关的答案。
总结一下,与大语言模型高效地对话需要注意以下几点:
明确提问目标
提问要具体和清晰。
提供足够的背景信息。
尽量避免提问偏见。
利用开放式问题和封闭式问题的优势。
适时追问和澄清。
五、如何根据不同任务创建高质量的Prompt
以下是一些正反例子,以帮助读者更好地理解如何设计高质量的Prompt:
如果我们要让大型语言模型生成一篇电影评论,我们可以使用如下的Prompt:
正例:“这是一篇关于电影《泰坦尼克号》的评论。”
这个Prompt明确说明了模型需要生成一篇关于《泰坦尼克号》的电影评论。
反例: “电影”
这个Prompt过于简单,没有明确指出我们需要模型生成一篇关于什么电影的评论,模型可能无法正确理解我们的要求,生成不符合预期的文本结果。
如果我们要让模型回答一个关于足球的问题,我们可以使用如下的Prompt
正例: “请回答以下问题:谁是2018年世界杯的冠军?”
这个Prompt明确指出了我们要求模型回答的问题是关于2018年世界杯的冠军。
反例: “足球”
这个Prompt过于简单,没有提供足够的上下文信息,模型可能无法正确理解我们要求的问题的具体内容。
以下是一些通用的Prompt设计原则:
确定任务目标:明确你想要模型完成的任务,并根据任务目标来设计Prompt。
提供上下文信息:在Prompt中提供足够的上下文信息,以帮助模型理解你的问题。上下文信息可以包括任何相关的背景、条件或假设。
使用简洁的语言:使用简洁、清晰的语言,避免使用复杂的词汇或语法结构。这有助于模型更好地理解你的问题。
避免模棱两可的问题:避免使用模棱两可或含糊不清的问题,模型可能无法理解你的要求或回答。
提供多样化的Prompt:使用不同的Prompt可以训练模型,使其可以产生不同的结果。
根据不同的任务和场景,以下是一些更具体的Prompt生成方法
1. 生成文章
如果你想要让模型生成一篇文章,可以使用以下Prompt生成方法:
确定文章主题和类型,如新闻报道、故事、科技文章等。
提供主题相关的背景信息,如事件、人物、时间、地点等。
提供文章的基本要素,如标题、开头、中间段落、
例如,如果你想要让模型生成一篇有关人工智能的科技文章,你可以使用如下的Prompt:
“请写一篇有关人工智能的科技文章,包括标题、开头、中间段落和结尾。”
2. 回答问题
如果你想要让模型回答一个问题,可以使用以下Prompt生成方法:
确定问题类型和范围,如开放性问题、闭合性问题、主观问题、客观问题等。
提供问题的背景信息,如上下文、条件、前提等。
使用简洁、清晰的语言,避免使用模棱两可的问题。
例如,如果你想要问模型一个关于天气的问题,你可以使用如下的Prompt:
“请告诉我今天的天气如何?”
3. 生成对话
如果你想要与模型进行对话,可以使用以下Prompt生成方法:
提供一个明确的话题和角色,如两个人物之间的对话、一个人的自述等。
提供一个开场白,引出对话话题。
使用简洁、自然的语言,让对话流畅自然。
例如,如果你想要与模型进行一个有关旅游的对话,你可以使用如下的Prompt:
“请与我进行一个有关旅游的对话,我是一个旅行者,你是一名旅游顾问。”
在对话中,你可以向模型提问有关旅游的问题,或询问有关旅游的建议。
更多例子
按关键词写故事
根据故事类型输出小说,例如奇幻、浪漫或历史等类型。
I want you to act as a novelist. You will come up with creative and
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and so on – but the aim is to write something that has an outstanding
plotline, engaging characters and unexpected climaxes. My first
request is 小说类型
论文式回答
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paragraphs responding to the following: [问题]
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piece of work that is both informative and engaging. My first
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I want you to act as a poet. You will create poems that evoke emotions
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verses that are still powerful enough to leave an imprint in readers
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Write a highly detailed essay with introduction, body, and conclusion
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Composer
I want you to act as a composer. I will provide the lyrics to a song
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request is [作曲要求]
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