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    AI寫作:絕了!掌握這26個提示詞技巧,讓AI輸超高質量的回答。

     阿福根 2024-10-04
    一起AI寫作、搞錢、進化...
    讓成長不再孤獨!

    大家假期愉快,估計到了今天已經沒有前兩天愉快了……

    今天給大家來點干貨,手把手教大家如何寫出高質量提示詞。

    穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學的一項研究為我們提供了26條提示詞優化策略。

    專門用來提升大語言模型(比如GPT-4、Kimi、文心一言……)的表現。

    這些策略是“提質增效”的好幫手,讓提示詞在對話中變得更聰明、更有效。

     1. 具體而清晰

    例子:“寫一篇文章,針對在家辦公的人群,主題是如何提高工作效率。”

    指出目標受眾和主題,讓模型明確地知道要回答什么。

    2. 設定目標讀者

    例子:“假設你在和一個初中生解釋細胞分裂,請用簡單的語言來說明。”

    指明目標受眾,幫助模型調整語言和內容的深度。

     3. 一步步引導

    例子:“請先告訴我這個問題的基本概念,再逐步解釋詳細的推導過程。”

    讓模型逐步解決復雜問題,降低理解難度。

    4. 避免模糊表達

    例子:“請直接給出在Python中實現快速排序的代碼,附帶注釋。”

    要點:具體指出需求,減少模型對問題的誤解。

    5. 使用肯定語氣

    例子:“很棒,請繼續描述這個城市的旅游景點,并包括游客建議。”

    使用肯定的語氣,而不是模糊或負面的提示(如“不要給出太過無聊的信息”)。

    6. 使用示例

    例子:“以下是一個文案的例子,類似于:'今年過節不收禮,收禮只收腦白金’請根據這個風格寫一個新文案。”

    給出具體示例,指導模型生成類似的內容。

    7. 不要假客氣

    例子:“請給我一個解決辦法。”  

    (去掉“請問您能否幫忙...”)

    去掉客套話,簡潔明了,避免干擾模型理解。

     8. 復雜提示的分隔符

    例子:

    “###任務### 給出三種不同的蛋糕食譜  

    ###問題### 你能給我每一種食譜的制作時間嗎?”

    使用分隔符區分任務和問題,增加提示的條理性。

    9. 明確表示任務

    例子:“你的任務是:為一份商業計劃寫一個摘要,確保簡潔且清晰。”

    開頭就指出“你的任務是…”,明確任務性質。

    10. 使用懲罰性語言

    示例:  “如果你提供不相關的信息,我將會減分。”

    要點:強調模型必須遵守的規范,有助于獲取高質量回答。

    11. 用自然人類語言回答

    示例:  “請用自然的、對話式的方式回答我這個問題。”

    要點指出希望模型用人類自然的方式來回答,避免過于機械的表達。

    12. 逐步思考

    示例:  “請一步一步地分析這個數學問題。”

    要點:用“逐步思考”引導模型提供詳細的推理過程,適用于復雜任務。

    13. 確保回答無偏見

    示例:  “請確保你的回答沒有任何性別、種族或其他偏見。”

    要點:明確指出回答中的道德要求,減少偏見的可能性。

    14. 允許模型提問

    示例:  “如果你不確定我的問題,請提問以獲得更多信息。”

    要點:讓模型主動向你提問,確保它理解你的需求。

    15. 讓模型教你并測試

    示例:  “請教我皮亞杰的認知發展理論,并在最后提出幾個問題測試我學得怎么樣。”

    要點:讓模型通過互動的方式幫助你學習并檢查你的理解。

    16. 賦予模型角色

    示例:  “假裝你是一位心理學專家,給出針對抑郁癥患者的建議。”

    要點:賦予模型一個角色,以便它可以從特定的角度提供回答。

    17. 重復關鍵詞

    示例:  “請多次強調環保的重要性,讓讀者意識到問題的嚴重性。”

    要點:重復特定詞匯可以強化回答中的某個主題。

    19. 結合“逐步思考”和“少樣本提示”

    示例:  “請用逐步思考的方法解決這個問題,并參照這兩個例子來說明。”

    要點:結合不同的方法,引導模型進行詳細推理并提供示例。

    20. 使用輸出起始句

    示例:  “在回答之前,請先寫'在我的理解中,…’。”

    要點:讓模型從特定句子開始,以確保回答風格符合需求。

    21. 詳細寫作指令

    示例:  “請寫一篇詳細的文章,主題是'如何提升職場溝通能力’,包括所有必要信息。”

    要點:明確要求回答的內容應詳細并涵蓋所有必要細節。

    22. 保持文本風格

    示例:  “請改善這段文字的語法和用詞,但保持它原本的正式風格。”

    要點:在改進文本時,保留原有風格的要求,適合編輯和潤色場景。

    23. 復雜編程任務

    示例:  “如果代碼涉及多個文件,請自動生成相應的腳本來創建這些文件。”

    要點:在編程任務中,提供清晰的生成指令,便于模型完成跨文件的代碼生成。

    24. 使用特定開頭

    示例:  “以下是故事的開頭:'在一個寧靜的小鎮上…’,請繼續這個故事。”

    要點:給定明確的開頭,要求模型保持故事的風格和情節一致性。

    25. 清楚列出要求

    示例:  “回答中必須包括以下關鍵詞:創新、效率、用戶體驗。”

    要點:列出模型必須遵守的關鍵詞或要求,以確保回答的質量和相關性。

    26. 模仿給定樣本

    示例:  “請根據以下示例,寫一段類似風格的文字:'大自然賦予我們無窮的力量和靈感…’。”

    要點:要求模型模仿特定風格或格式,適合創作和寫作任務。

    以上就是26條提示詞優化策略,結合這些方法,大家可以更好地和大語言模型對話,從而獲得更精確、更符合預期的回答。

    希望大家能在日常使用中不斷實踐,探索出屬于自己的最佳提示詞技巧!

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