提示工程的策略
亲爱的所有人工智能爱好者们，问候！快速工程是在生成式人工智能领域逐渐流行起来的一个术语。它指的是以一种可以被生成式人工智能模型解释和理解的方式来构建文本的过程。这有助于工程师们了解生成式人工智能模型的局限性，并相应地对其进行改进，以获取最佳和最相关的输出结果。通过这样做，我们可以提高人工智能生成内容的质量，减少需要手动审查和后期编辑的需求。
在本文中，我想介绍一些与即时工程合作时应遵循的策略。这对以下原因非常重要。
- 它将会提升由人工智能生成的回应的质量。
- 它将确保提示在引发预期回应方面具有效力和高效率。
- 它将为特定任务优化和微调语言模型。
让我们快速深入探讨以下跟随的策略。
包括在您的查询中包含详细信息以获得更相关的答案
为了确保您能得到相关性较高的回复，提供任何重要的细节和背景信息在您的请求中非常重要。否则，模型可能不得不猜测您的意思，这可能导致不太准确的结果。在下面的示例中，提示中包含了我们所寻找的细节，比如两个年幼的孩子、价格合理等。
要求模特采用一个人物角色
您可以使用系统消息来指定模型在回复中使用的角色。这个功能在控制和引导语言模型的输出中非常有用，确保生成的回复在连贯性、相关性和准确性方面保持一致。通过要求模型采用某个角色，您可以确保生成的回复不仅准确和相关，而且还能吸引用户并个性化满足他们的需求。在下面的示例中，我在提示中指定了角色——旅行代理。
使用分隔符清晰地表示输入的不同部分
您可以使用分隔符（如三重引号、XML 标签、节标题等）来标记需要不同处理的文本部分。通过使用三重引号和节标题等分隔符，您可以确保生成的回答准确、相关且结构良好。
指定完成任务所需的步骤
将复杂任务分解为一系列步骤可以帮助模型更好地理解和按照流程进行。明确地写出每个步骤可以使模型更容易理解和执行任务。
提供例子 — 少样本学习
通常，提供适用于所有示例的通用说明比通过示例来演示任务的所有组合更高效，但在某些情况下，提供示例可能更容易。例如，如果您希望模型复制一种难以明确描述的用户查询的特定响应样式。这被称为“少样本”提示。
指定所需的输出长度
您可以要求模型生成给定目标长度的输出。目标输出长度可以根据单词、句子、段落、项目符号等计数指定。然而，请注意，指示模型生成特定数量的单词的准确性较低。模型可以更可靠地生成具有特定数量段落或项目符号的输出。
结论
指南鼓励尝试不同的方法，以找到对用户效果最好的方式。它还提供示例提示，展示GPT模型的能力。希望本文能帮助任何希望提高其AI生成文本质量的人。
#LLM #促进 #人工智能
