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课程:ChatGPT Prompt Engineering for Developers
时间:2023
网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
5 提示工程两大原则
使用提示语的两个原则:
「原则1」:编写清晰具体的指令(Write clear and specific instructions)
「原则2」:给模型充足的“思考”时间 (Give the model time to “think”)
1)原则1:编写清晰具体的指令
策略1-使用定界符清楚地限定输入的不同部分
策略2-要求结构化输出
下一个策略是请求结构化输出。为了使解析模型输出更容易,请求HTML或JSON等结构化输出是有帮助的。
策略3-要求模型检查是否满足条件
下一个策略是要求模型检查是否满足条件。如果任务有假设条件并且这些条件不一定被满足,那么我们可以告诉模型首先检查这些假设条件,如果不满足则指示出来,并停止完全的任务完成尝试。
你还应该考虑潜在的边缘情况以及模型如何处理它们,以避免意外的错误或结果。现在我将复制一段描述如何泡茶的段落,然后复制我们的提示。
因此,提示是,如果文本包含一系列指示,请将这些指示重写为以下格式,然后写出步骤说明。如果文本不包含一系列指示,则只需写下“未提供步骤”。如果我们运行这个 cell,你会看到模型能够从文本中提取出指示。
策略4-小批量提示
“少样本”(few-shot)可以理解为模型利用少量未知领域的样本举一反三的能力。当我们对模型的输出有一个比较明确的预期时,我们可以通过举一些例子告诉模型我们期望得到怎样的输出。之后模型将会根据我们给出的少量样本执行更多的任务。
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