使用ChatGPT进行的提示工程专业的提示模式目录

在快速发展的人工智能领域中，与大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的有效互动至关重要。最近我研究的一篇论文《促进ChatGPT与提示工程的提示模式目录》介绍了一种结构化的方法来设计提示。通过记录各种提示模式，作者赋予用户优化其互动并自动化跨不同领域的任务的能力。

什么是提示模式？

提示模式是一种系统化技术，旨在增强用户与LLM进行交流的方式。该论文介绍了16种不同的模式，分为五个主要类别：输入语义、输出定制、错误识别、提示改进和交互。这些模式为用户提供了一个框架，帮助他们改进提示，并提高LLM回应的质量，使它们成为任何希望更有效地利用AI的人的重要资源。

提示模式的关键类别

1. 输入语义：该类别专注于改变LLM解释输入的方式，例如创建一个自定义的元语言，以便更精确地进行沟通。
2. 输出定制：用户可以控制LLM输出的方面，包括格式和结构。像输出自动化器这样的模式使LLM可以根据其响应生成用于自动化任务的脚本。
3. 错误识别：此类别中的模式帮助用户发现并修正LLM输出中的不准确之处，提高透明度和信任。
4. 提示改进：诸如“问题细化”之类的技术可以帮助用户制定更好的查询，从而得到更相关和准确的答案。
5. 交互：这包括创新的方法，比如翻转交互，LLM通过提问从用户那里收集必要的信息。
6. 上下文控制（第六类）：用户可以管理LLM用来生成响应的上下文，确保相关性和连贯性。

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