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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。


  • 發布日期
  • /
  • 2022-09-07T08:00:00+08:00
  • 更新日期
  • /
  • 2024-09-16 04:53:40

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