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任务简述--任务描述--期望达成--多次对话
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要做什么--背景信息--给我什么--多次对话
Prompt -提示词工程其实我们前面就讲过,但是发现很多人还没有理解其中的意思,至少是还不太会用。和计算机沟通我们需要特殊的编程语言或者脚本,但是ChatGPT不需要,提示词也不神秘就是我们在询问 ChatGPT 时输入的内容,自然语言。
但是如果你发现你输入的大多数内容都得不到正确的回应,或者不是你想要的,然后你觉得ChatGPT不好用,我觉得首先我们需要检查的是自己,接下来才是质疑。这是一个简单的道理,也很容易做到,就是保持谦逊。我们最好先了解它,学会使用它再去评价它。
提示词工程这就如同你要想让一个魔法发挥最大的效力,你得会念咒语一样。但是这里没有任何神秘之处,因为跟谁交流都得讲技巧和策略。就算你面对的是一位无所不能的大宗师,你也得把话说明白他才知道你要干啥。如果能顺着他的脾气说就更好了。
为了能够让大家更直白的了解,我们这次连标题都没有说提示词工程之类的,直接是怎么和ChatGPT说话,接下来的内容我们也尽可能说的更直白一点以便我们能更好的理解。
为什么提示词很重要
01
提示词我们讲过原则性的东西,应用的示例等
用好ChatGPT的咒语-提示词工程
用好ChatGPT的咒语-提示词工程(二)
用好ChatGPT的咒语-提示词工程(二)
其实它的形式是千差万别的,我们遇到的问题也是千差万别的,有些优秀的示例我们可以学习,但是不太可能把问题都例举完,也没有必要都照着示例说话,我们有我们的表达方式,只要把问题说清楚,理论上都能完成我们的任务,这才是自然语言么。
一般任务要求包含以下内容(其实不仅是给ChatGPT提问题,哪怕是给你秘书提问题也应该包含基本任务的内容)
任务简述:需要模型完成什么任务。
写一篇XX报告?总结以下内容?咨询一下?输出代码?计算?简单描述需要做什么。
任务描述:详细描述你给它的任务。
我们还需要对任务做描述,比如具体内容、信息背景、期望达成的结果、细节上的要求、技术指标、生成回复的字数、情感倾向等
(1)信息背景:给模型一些信息。
你不能啥也不提供,让模型去猜,猜的话它只能输出一般场景的,结果不是你要的,你又说它胡说八道。做ChatGPT可真难啊。你想象如果你告诉你秘书:“给我写一篇会议讲稿”,然后你没有告诉她是开什么会议,你要发言的主题,你的观点等等一些信息,接下来她会问你这些信息的,但是一次把问题讲清楚了不好吗。你猜她会不会内心里骂你一句,哈哈。ChatGPT应该是绝对不会,但是请多提供点信息哈。
(2)期望达成:期望达成的结果。
写一篇文章,报告,通知,字数有啥要求,格式有啥要求(如果你需要表格形式,是可以直接要求的哦)
反复沟通:沟通不是一次性的过程。
这个可能是互联网搜索养成的一个习惯,一次性的提出问题,然后就得自己解决了问题了。其实别忘记ChatGPT是可以反复沟通交流的,不符合要求可以把要求再具体一下,反复沟通交流呗。
比如:“我觉得第二段写得不好,重新写一下”。“再丰富一下框架“。“继续”。“语气幽默一点”。“换个角度”。等等。不断提要求,不断完善。
今天我们就一起来看几个基本任务示例,很多问题其实都是这些任务的变种或者组合:
文本摘要(Text Summarization)
信息提取(Information Extraction)
问答(Question Answering)
文本分类(Text Classification)
代码生成(Code Generation)
文本摘要
03
简单一点说就是小学语文总是让我们做的一件事情:总结中心思想。其实就是信息的压缩,但是总结以后不能丢失重要信息而且表现的连贯,这是原来文本类AI的一个标准化任务,但是表现的都不太好。ChatGPT很好的解决了这个问题,好像它真的看明白了这篇文章,还能按照意思总结的很好。
怎么完整这个问题呢或者怎么提问会要一点呢?
一般我们用以下提示语:
总结以下内容:“xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx”。
其中冒号,双引号等分割符号是很重要的,这帮ChatGPT清楚的分清楚了命令和背景信息,所以如果提供相关文本的话,我们最好用引号,《》等区分开来。当然“以下内容”,“以上内容”等也从语言上做了区分。
建议最好是用"""xxxx""","""来区分,为啥呢?可能是编程中经常用"""来标识文本吧。
换个角度
信息提取
04
信息提取就是从一堆文字中提取出你想要的信息来。比如我们从一长串的招标公告、法律文书中找出地址,人名,时间等的关键信息来。这个对于系统应该是很有用,原来需要正则表达式之类的提取信息的,现在直接问ChatGPT就可以了。
问答
05
我们最常用的应该也就是问答了,因为ChatGPT已经学习了很多知识,它可以直接提供问题的答案。其实经过了两步,最重要的一步是它能理解你的问题。
然后它并不是知道所有的知识,比如公司的自有知识,文献,冷门的历史知识,人家就算训练也不会用的犄角旮旯里不能算是知识的信息。
然后如果做私有知识问答库就需要向量数据库之类的了。如果我们只是基于一段文字问答,你完全可以把文字给它,然后再问问题。
补充信息的背景。
文本分类
06
文本分类包含了情绪分类,我们这里只演示一下情绪分类吧。
代码编写
07
实战怎么用ChatGPT编程
这里就不再详细讲了,你可以把实际需求告诉它,描述以下数据,能更好的完成代码。你也不必再记住一些小算法了,直接问它就可以。
如果一段代码看不懂,还可以发给它帮忙翻译解释。
总结
任务简述-要做什么。
任务描述-背景信息。
期望达成-给我什么。
多次对话-不断完善。