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简明调节大模型的prompt的方法【简洁明了带案例】
因为网上给出的调节prompt都 过于详细,这里挑选出了一些 常用但足够用的调节大模型prompt的方法。方便大家看完后 简洁明了快速掌握调节prompt的技巧。
以下是一些技巧和例子,帮助你更好地调prompt:
1. 明确任务目标
确保你的提示词明确地表达了你希望模型完成的任务。
(明确的任务指令、任务类型(如生成文本、回答问题、分类等)以及期望的输出格式)
例子:
- 不明确的提示词:
“讲个故事。”
- 明确的提示词:
“请讲一个关于勇敢的小狗拯救森林的故事,故事中要有三个主要角色和一个令人惊讶的结局。”
2. 提供上下文
为模型提供必要的背景信息,以便它能够生成更相关的内容。
例子:
- 无背景信息:
“给我写一篇关于人工智能的文章。”
- 有背景信息:
“请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章,重点介绍其在诊断和治疗中的作用。”
3. 指定格式
如果你需要特定格式的输出,明确说明。
(在prompt中详细列出对输出的要求,包括内容要求、格式要求、风格要求等。)
例子:
- 不指定格式:
“写一篇关于气候变化的报告。”
- 指定格式:
“写一篇关于气候变化的报告,包含以下部分:引言、现状分析、影响、解决方案和结论。”
4. 限制输出长度
限制输出的长度可以帮助模型集中在最重要的信息上。
例子:
- 无长度限制:
“解释一下量子计算。”
- 有长度限制:
“用不超过150字解释量子计算。”
5. 使用示例
提供示例和模板可以帮助模型理解你期望的输出类型和风格。
(适用于需要特定格式或风格的任务。)
例子:
- 无示例:
“写一个关于友谊的故事。”
- 有示例:
“写一个关于友谊的故事。例如:‘小明和小红是从小一起长大的好朋友,他们一起经历了许多冒险……’”
6. 逐步引导
对于复杂任务,可以将其分解为多个步骤,并逐步引导模型完成每个步骤。
(将复杂任务,将其分解成多个简单的子任务,并逐一解决)
例子:
- 复杂任务:
“写一个关于人工智能的详细报告。”
- 分步骤引导:
“请先写一段引言,介绍人工智能的基本概念。”
“接下来,写一段关于人工智能在图像识别中的应用。”
“然后,写一段关于人工智能在自然语言处理中的应用。”
“最后,写一段总结,讨论人工智能的未来发展趋势。”
7. 提供反面例子
告诉模型哪些是你不希望看到的内容,可以帮助它更好地理解你的需求。
例子:
- 不提供反面例子:
“写一篇关于可持续发展的文章。”
- 提供反面例子:
“写一篇关于可持续发展的文章,不要包含太多技术术语,避免使用过于专业的语言。”
8. 使用CoT思维链
技巧说明:CoT(Chain-of-Thought)思维链提示常用于推理规划类问题。通过要求模型先输出中间过程,再逐步运算生成答案,可以提高模型对复杂问题的推理准确性。
例子:
- COT例子:“在解决这个数学问题时,请首先列出你的解题思路,然后逐步计算并给出答案。例如,对于问题‘10+5=?’,你的解题思路应该是先计算个位上的和,再计算十位上的和,最终得到答案15。’”
9. 反复试验和调整
通过反复试验和调整来调节prompt。根据模型的输出不断优化你的提示词。
例子:
- 初始提示词:
“写一个关于未来科技的故事。”
- 调整后的提示词:
“写一个关于未来科技的故事,故事发生在2050年,主角是一名年轻的科学家,她发明了一种能够治愈所有疾病的纳米机器人。”
方法九解释:乔哈里窗检视
方法九实际上就是乔哈里窗检视的应用:通过识别开放区、隐藏区、盲区和未知区,我们可以调整prompt以减少误解。)
例子:
- 应用乔哈里视窗:“在编写prompt时,我明确提出了需求(开放区),但模型可能没有完全理解我希望它生成的内容类型(隐藏区)。通过反复调整和测试,我逐渐缩小了隐藏区,使模型更准确地理解了我的意图。”
最后
我们只要把大模型当成一个人,通过调节和它对话的内容,就总能让它输出我们比较期望的prompt。