官方親自分享六種精準下 Prompt 的方法
OpenAI 官方親自分享的六種精準撰寫 Prompt 的方法，這些方法主要針對 GPT-4，但也適用於其他大型語言模型。附上實際操作的例子，方便大家理解和應用。
01 撰寫清晰的指示
撰寫清晰的指示：確保指令具體明確，包含細節，例如所需的輸出格式、長度等，這能夠顯著提升模型回應的準確性。
範例：如果你想讓模型生成一篇關於環保的文章，而你希望文章簡單明瞭且針對兒童讀者，你可以這樣撰寫 Prompt：
Prompt：「請撰寫一篇適合小學生閱讀的文章，解釋環保的重要性，並且提供三個簡單的日常生活中可以實踐的環保行動。文章不應超過 300 字。」
這樣的指令具體明確，包含了讀者群、文章長度以及內容要點。
02 提供參考文本
提供參考文本：當涉及到複雜或專業性強的主題時，提供參考資料可以幫助模型生成更可靠的回應，減少資訊錯誤的機率。
範例：當你希望模型回答一些專業性問題時，可以提供參考資料來提升回答的準確性。例如，你想問模型關於月球登陸的資訊：
Prompt：「根據以下參考資料回答問題：『阿姆斯壯何時登上月球？』 參考資料：『尼爾·阿姆斯壯是第一個踏上月球的人，此歷史事件發生於 1969 年 7 月 21 日。』」
這樣可以確保模型的回答基於正確的資料來源，避免錯誤資訊。
03 將複雜任務分解為簡單子任務
將複雜任務分解為簡單子任務：如果任務過於複雜，可以將其分解成多個較小的步驟，這樣模型可以逐步處理，並且提高整體準確度。
範例：假設你需要模型總結一篇長文，但整篇文章過於冗長，你可以先分段讓模型逐步總結：
Prompt：「請先總結以下第一段內容，接著總結第二段，最後將兩段總結合併成一個整體摘要。」
段落 1：「這是第一段的文字內容……」
段落 2：「這是第二段的文字內容……」
這種方式能幫助模型更精確地處理大篇幅的資料。
04 讓模型有時間「思考」
讓模型有時間「思考」：在要求模型給出最終答案前，可以先讓它解釋其推理過程，這樣可以幫助模型產生更全面且有邏輯的回應。
範例： 如果你想讓模型解答數學問題，可以讓它逐步解題，而不是直接給出答案：
Prompt：「請逐步解答這個問題：『17 乘以 28 是多少？』」
模型可能會先計算「10 乘以 28 等於 280」，再計算「7 乘以 28 等於 196」，最後加總得到「476」。這樣可以確保每個步驟都正確。
05 使用外部工具
使用外部工具：結合外部工具（例如數據檢索系統或程式碼執行引擎）可以彌補模型的某些弱點，提升任務執行的準確性。
範例：當你需要模型執行較複雜的計算或程式碼執行時，可以讓模型生成程式碼並使用外部工具執行。例如，你想計算一個數學公式：
Prompt：「生成一段 Python 程式碼來計算圓的面積，半徑為 5。」
模型會生成如下程式碼：import math; area = math.pi * 5**2; print(area)，你可以將這段程式碼在 Python 環境中執行，以獲得正確結果。
06 系統化地測試變更
系統化地測試變更：每次修改 Prompt 後，需透過廣泛的測試來評估其對輸出的影響，以確保改進能帶來穩定的效果。
範例：當你在修改 Prompt 後想要確保其效能改進，可以進行系統化測試。例如，你想比較兩種不同的提示對同一問題的回答質量：
Prompt 1：「列出太陽能的五大優點，並為每個優點提供簡短的解釋。」
Prompt 2：「說明太陽能的優點。」
你可以通過比較兩種提示生成的結果來評估哪一種更符合需求，進行細節調整以獲得最佳效果。
透過這些方法，你可以有效提升 ChatGPT 的回應質量，達到更精確且符合需求的結果。
- 本文作者
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- 饅頭老師
- 發布組織
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- 藍眼知識學院
- 發布日期
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- 2022-09-07T08:00:00+08:00
- 更新日期
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- 2024-10-18 19:54:12