提示工程是指制作、优化和测试文本提示以实现 GPT-3 或 GPT-4 等语言模型的所需输出的过程。由于这些模型不具备明确的特定于任务的知识，因此它们依赖于从用户那里收到的文本提示来生成相关且准确的响应。
如果你好奇这一切如何适应更广泛的人工智能生态系统，ChatGPT-3、ChatGPT-4、Llama 2、谷歌Bard和其他用于创建聊天机器人的大型语言模型的有效性。您可以将提示工程视为就像在搜索引擎中提出正确的问题可以对您获得的结果产生所有影响一样，精心设计的提示可以大大提高模型输出的质量和相关性。
什么是快速工程？
提示工程是一门多方面的学科，在语言模型的技术细节与有效沟通的艺术之间取得平衡。这是关于驾驭浩瀚的可能性海洋，以达到准确、相关和有见地的响应的理想目的地。
制作提示
制作正确的提示就像构图一样。定位、聚焦和调整设置的方式可以极大地改变最终图片。
主要考虑因素包括：
- 清晰：模棱两可的提示可能会导致答案模棱两可。必须尽可能清晰和具体。
- 上下文：有时，提供一些背景信息有助于模型更好地理解上下文并生成更相关的输出。
- 长度：虽然细节很好，但过长的提示可能会导致输出被截断，尤其是在有字数限制的情况下。
如何成为世界级的提示工程师
使用显式说明
有时，简单和直接是关键。在处理可以生成大量输出的庞大模型时，显式可以充当指路明灯。
例如：
- 引导思维：要求模型“一步一步地思考”可能会导致它产生更有条理和结构化的反应。
- 简化：在尝试理解复杂主题或针对可能不熟悉高级术语的受众时，指示模型“用简单的术语解释”是非常宝贵的。
- 直接性：显式提示可以消除潜在的歧义，确保模型的响应与用户的期望保持一致。
了解模型的行为
当我们谈论理解模型的行为时，这类似于在演奏曲调之前了解乐器的细微差别。每个模型，尤其是像 GPT-3 或 GPT-4 这样的复杂模型，都有特定的模式、趋势和怪癖。
这对用户意味着什么？
- 可预测性：了解模型通常如何对各种输入做出反应有助于预测其输出。例如，模型可能在某些触发器下更冗长，或者可能倾向于某些类型的类比。
- 定制输入：如果您知道模型具有某些倾向，则可以制作提示以利用或避免这些倾向。
- 效率：与其盲目尝试不同的提示，了解模型的行为可以简化流程，节省时间和计算资源。
迭代优化
把这想象成雕刻。你从一个粗糙的形状开始，不断完善，直到你实现你设想的杰作。
为什么这很重要？
- 精度：第一个输出可能并不完美。优化提示有助于逐步接近所需的答案。
- 适应性：收到输出时，你将详细了解模型的当前行为，并可以相应地调整提示。
- 优化：随着时间的推移，您将更好地了解哪些提示效果最好，从而更快、更有效地与模型进行交互。
跨变体进行测试
这类似于工业中的产品测试。在最终确定产品之前，它会在各种条件下进行测试，以确保一致性和可靠性。
好处是：
- 可靠性：确保模型在不同的提示变体中提供一致的结果，可减少实际方案中意外输出的可能性。
- 多功能性：此过程有助于了解模型的范围和多功能性。很高兴知道它能做什么和不能做什么的界限。
- 质量保证：通过测试变体，您实际上是在对模型的响应进行质量检查，以确保它们符合特定标准。
虽然上述几点可能看起来技术性很强，但也有一种美感和艺术性可以促进工程。这类似于与来自不同文化的人交流。这涉及到理解、创造力和系统测试的融合。
像所有技术方法一样，快速工程并非没有障碍。确保模型不会产生有偏见、不正确或不适当的响应至关重要。这就是迭代细化过程发挥作用的地方，确保提示导致负责任和合乎道德的 AI 行为。
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