為什么提示工程如此重要?
提示工程的目標是通過提供清晰、簡潔且結構良好的輸入來提高語言模型的性能,這些輸入需要針對模型所用于的特定任務或應用進行定制。可以將提示工程比喻成與人交流時使用清晰明了的語言,讓對方更容易理解你的意圖,從而做出更滿意的回應。
那么接下來,我們將依次介紹OpenAI提供的提示工程最佳實踐,FushionAI的自動生成功能,以及讓GPT進行自我反思。我們還會提供一個額外的實用小技巧,請多留心!
OpenAI的官方最佳提示技巧
1.使用最新的模型
為了獲得最佳效果,我們建議使用最新、性能最強大的模型。截至2022年11月,文本生成方面的最佳選擇是“text-davinci-003”模型,代碼生成方面的最佳選擇是“code-davinci-002”模型。能使用GPT-4當然會比ChatGPT要更好。
2.將指令放在提示的開頭,并用###或"""將指令與文本分開
效果不佳?:
將下面的文本摘要成一個關鍵要點的項目列表。
{輸入文本}
更好的選擇?:
將下面的文本摘要成一個關鍵要點的項目列表。
Mysten Labs將于今日開啟Bullshark Quests 2,將分配500萬枚SUI獎勵:7月28日消息,Mysten Labs宣布首個Bullshark Quests任務即將結束,下一個Quests任務將于北美太平洋夏令時間7月28日上午00:01(北京時間7月28日15:01)開啟,8月29日14:59結束。Quests任務二將參與資格擴大到Sui Frens Bullshark或Capy持有者,這些持有者也都有資格獲得積分。Quests任務二可參與的DApp包括NAVI Protocol、Turbos Finance、Scallop和Typus Finance。
與Quest1一樣,Mysten Labs正在與Sui基金會合作,將在Quests 2中為玩家提供另一個500萬枚SUI的獎勵。獎勵由兩個250萬枚SUI池組成,將在任務2結束后分配。[2023/7/28 16:04:29]
文本:
"""{輸入文本}"""
3.對所需的上下文、結果、長度、格式、風格等盡可能具體、詳細和描述性
效果不佳?:
寫一首關于OpenAI的詩。
更好的選擇?:
寫一首關于OpenAI的短篇勵志詩,重點描述DALL-E產品發布,風格仿照{著名詩人}。
紅牛推出首個NFT數字藏品系列Red Bull Doodle Art,將于5月28日結束銷售:5月26日消息,能量飲料巨頭紅牛推出首個 NFT 數字藏品系列Red Bull Doodle Art,該系列是在 NFT 項目 Doodles 創始人 Burnt Toast 指導下創作出來的,總計包含 61 件獨特作品,每件都來自于 2023 年 Red Bull Doodles Art 決賽入圍者的獨立藝術品,目前紅牛已經與 NFT 交易平臺 Nifty Gateway 達成合作并在該平臺上線Red Bull Doodle Art,銷售活動于北京時間 5 月 26 日 20:00 開始,5 月 28 日 02:00 結束。[2023/5/26 9:44:49]
4.通過示例明確所需輸出格式
效果不佳?:
從下面的文本中提取實體。提取以下4種實體類型:公司名稱、人名、特定主題和主題。
文本:{文本}
更好的選擇?:
從下面的文本中提取重要實體。首先提取所有公司名稱,然后提取所有人名,然后提取與內容相關的特定主題,最后提取總體主題。
期望格式:
公司名稱:<逗號分隔的公司名稱列表>?
主流NFT借貸平臺上周發放2200萬美元貸款,其中41%來自BendDAO:2月21日消息,據 Dune Analytics 數據顯示,過去一周,主流 NFT 借貸平臺共發放約 2200 萬美元貸款。其中貸款總量的 41% 來自 BendDAO(912 萬美元),第二位是 NFTfi(521 萬美元),約占 24%,X2Y2 約占 21%(456 萬美元),Ardace 約占 15%(319 萬美元)。[2023/2/21 12:20:09]
人名:-||-?
特定主題:-||-?
總體主題:-||-
文本:{文本}
5.從零次學習開始,然后進行少次學習,如果這些方法都不起作用,那么進行微調
?零次學習
從下面的文本中提取關鍵詞。
文本:{文本}
關鍵詞:
?少次學習-提供幾個示例
從下面的文本中提取關鍵詞。
文本1:Stripe為Web開發人員提供了API,以便他們將支付處理集成到自己的網站和移動應用程序中。
關鍵詞1:Stripe,支付處理,API,Web開發人員,網站,移動應用程序
Glimpse NFT宣布與Multichain正式合作:金色財經消息,據Glimpse NFT官方媒體發文稱,已于Multichain達成合作關系。并表示,
將會使用MultiChain將代幣GLMS從BSC橋接到Polygon,這將為進一步幫助Glimpse獲得Polygon的支持。[2022/8/23 12:42:37]
文本2:OpenAI已經訓練出了處理和生成文本方面非常優秀的語言模型。我們的API可以讓您使用這些模型,解決幾乎任何涉及處理語言的任務。
關鍵詞2:OpenAI,語言模型,文本處理,API。
文本3:{文本}?
關鍵詞3:
?微調:請參閱參考文獻里的微調最佳實踐指南。
6.減少模糊和不精確的描述
效果不佳?:
這個產品的描述應該比較簡短,只有幾句話,不要太多。
更好的選擇?:
用3至5句話的段落來描述這個產品。
7.不僅要說不做什么,更應該說做什么
效果不佳?:
以下是代理和客戶之間的對話。不要詢問用戶名或密碼。不要重復。
客戶:我無法登錄我的賬戶。代理:
安全團隊:BlockSec成功攔截針對FSWAP 的黑客攻擊:6月15日消息,BlockSec攻擊檢測系統在6月14日檢測到針對FSWAP的攻擊行為,并且成功阻斷2筆攻擊交易,攔截了3500 WBNB進入黑客地址。BlockSec正在同項目方聯系歸還被攻擊資金。
BlockSec已經成功阻斷了多起針對區塊鏈項目方的黑客攻擊行為,包括針對Saddle Finance、Equalizer Finance、HomeDao等項目的攻擊,攔截了超過500萬美金的數字資產進入黑客控制賬戶。[2022/6/15 4:29:33]
更好的選擇?:
以下是代理和客戶之間的對話。代理將嘗試診斷問題并提出解決方案,同時避免詢問任何與個人身份信息有關的問題。不要詢問用戶名或密碼,而是引導用戶查閱幫助文章www.samplewebsite.com/help/faq
客戶:我無法登錄我的賬戶。代理:
8.代碼生成-使用“引導詞”引導模型生成特定模式
效果不佳?:
編寫一個簡單的Python函數
1.詢問我一個以英里為單位的數字
2.將英里換算成公里
在下面的代碼示例中,添加“import”提示模型應該以Python語言開始編寫。
更好的選擇?:
編寫一個簡單的Python函數
1.詢問我一個以英里為單位的數字
2.將英里換算成公里
import
FusionAI,自動生成更好的提示
FusionAI是一個可以自動生成更適合GPT提示并生成相應文章的AI軟件,我會建議新手期時將它當作學習提示工程的教程來使用。
例如,當我給出提示:“Iwanttohaveablogofpromptengineering“FusionAI會修改此提示為
可以看出來這樣生成出來的提示對照了前文提到的第3和第6條技巧,規定了輸入長度,要求變得更精確了,讓AI聚焦于提示工程的好處和挑戰,并且舉出相應例子。
讓我們用中文輸入挑戰一下FusionAI。給出提示:“給我一篇關于提示工程的博客”。FusionAI修改提示為:
可以看出來這個提示是有嚴重偏差的,詞不達意,無法使用。這其實給我們提了個醒,語言和指令在轉譯的時候是會有信息損失的,轉譯的次數越多信息差就越大,直到不可辨別。因此我們要盡量接觸和使用一手信息,在AI上也適用。
我們不建議使用各種模版或者類似FusionAI的工具來生成內容,因為噪音太大。當然,在你還不了解提示工程的時候可以參考它們來學習,這是可以的。
GPT,你得學會自我反思
在EricJang的一篇最新的博客《CanLLMsCritiqueandIterateonTheirOwnOutputs?》里,他提到LLM可以在沒有任何基礎反饋的情況下自我糾正,并嘗試將這樣的自我反思作為一種提示工程的技巧。
你可以把這種情況想象成某人向你發送了一條短信,然后迅速“取消發送”,再發送一條新的短信。
讓我們舉個例子,當我們讓GPT-4寫出一首不押韻的詩:”canyouwriteapoemthatdoesnotrhyme?thinkcarefullyabouttheassignment“,GPT-4給出的回答是:
很明顯,節選的小詩是押韻的,這并不符合我們的要求。那么我們給出進一步的指令讓GPT-4進行自我反思:“didthepoemmeettheassignment?”,那么GPT-4會回答:
可以看出來,這次GPT-4生成的小詩確實是不押韻的,在沒有給出任何額外反饋的前提下GPT-4完成了自我的提示工程。筆者猜想這可能跟LLM的無監督學習有關,但為什么GPT-4擁有此功能而GPT-3.5卻沒有,就不得而知了。
當然,這樣的能力也是有局限的。如果你愿意,你可以要求GPT-4隨機給出兩個五位數并且求出它們的乘積。接下來你會發現,無論你讓GPT-4怎么反思,它都無法給出正確的答案。GPT-4只會不斷客氣地胡說八道而已。對于想深入研究的讀者,可以從文末鏈接閱讀Eric的博客和一篇最新的預印版論文《Reflection》
Onemorething
有心的讀者可能已經發現了,作者在使用LLM一般都選擇英文作為提示語言。這是因為作為預訓練模型,其表現的優異程序與預訓練時的數據集有關系,一般來說數據越多則被訓練得越好。而英語作為全球第一的使用語言,數據量是遠超中文的。所以除非你需要輸出與中文語境強相關的文章,否則我會建議使用英文來作為提示語言。
總結
在這篇文章里我們介紹了三種提示工程的方法。分別是OpenAI推薦的前置提示工程,AI自動生成,以及以反思為主的后置提示工程。同時,我們也建議非英語母語者嘗試使用英語作為與LLM交互的語言。
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參考文獻:
https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api
https://docs.google.com/document/d/1h-GTjNDDKPKU_Rsd0t1lXCAnHltaXTAzQ8K2HRhQf9U/edit#
https://fusion.tiiny.site/home.html
https://evjang.com/2023/03/26/self-reflection.html
https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf
AI有變革生產力之勢,證券市場聞風而動。同花順數據顯示,AIGC概念指數年內上漲近60%,漲幅是上證指數的10倍多.
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