掌握提示技巧：获取最佳人工智能响应的详细指南

当与ChatGPT等模型互动时，提出正确的问题——或称为“提示”——非常重要。提示看起来简单，但需要细微之处和策略。核心想法是？永远不要假设模型确切知道你在问什么。您需要明确并提供详细的指令，以便AI提供您真正想要的答案。在这篇博客中，我们将探讨各种改进AI响应的提示技术，帮助您获得更准确、相关和有用的答案。

1. 有讲究：有效提示的基础

用户常犯的一个错误是假设人工智能会理解他们问题的全部背景。然而，模型通常需要比你最初想象的更多细节。例如，如果你让一个人工智能来确定文本“电影很贵”的情感，模型可能会给出冗长的答案。但是，如果你具体要求一个单词的情感，如“积极”或“消极”，你将获得想要的回应。

通过准确表达你想要的东西 - 如格式，语气，甚至人设 - 你可以大大提高答案的质量。明确你的期望是最基本的提示技巧。

2. 零射击提示：起点

零-shot提示是一个基本问题，没有任何额外的背景或示例。这通常是用户尝试的第一种方法，依赖模型的训练来理解和回答查询。例如，如果你问一个模型，“法国的首都是什么？”它会很容易地回答“巴黎”，因为它已经接受过这种常识的训练。

零射击提示在模型已经具有足够知识的简单查询中效果良好。然而，对于更复杂的任务，这种技术可能表现不佳，导致回答不完整或含糊不清。这就是更高级提示技术发挥作用的地方。

3. 少样本提示：训练模型

与零次训练相比，少次训练指的是向AI提供你期望的示例。基本上，你通过提供示例问题和答案教会模型如何回答。例如，如果你希望模型纠正语法错误，可以提供这样一个示例：“我很乐意在另一个项目中与你合作”，并展示应该将其更正为“在另一个项目中”。

在任务需要特定格式、语气或结构时，少样本提示非常有用。当您需要模型在不同情境下给出一致和可靠的答案时，这种方法尤其有帮助。

4. 思维链：分解复杂查询

对于更复杂的问题，一种叫做思维链(Chain of Thought，CoT)的技术非常宝贵。这种方法涉及将问题分解成步骤，以便人工智能可以在到达最终答案之前处理问题的每个部分。

举例如，考虑以下问题：“Roger有五个网球。他买了两罐网球，每罐含有三个网球。他现在有多少个网球？”在这种情况下，模型会逐步解决问题：“Roger开始有五个网球。两罐三个网球等于六个。所以，5 + 6 = 11。”

这种方法适用于需要逐步逻辑方法的问题，确保模型不会忽略重要的细节。

5. 由最少到最多的提示：处理子问题

当任务变得更加复杂时，从最少到最多的提示是一种强大的技术。这种方法要求模型首先识别需要解决的所有子问题，然后再提供最终答案。例如，如果你正在处理一个多层次的查询，模型可能会先将其分解成较小、易处理的部分，分别解决每个部分，然后综合得出最终答案。

这种结构化的问题解决方法确保模型系统地解决复杂任务的每个方面，提高准确性和清晰度。

6. 获得多种变体

由于人工智能模型基于统计概率生成答案，它们可能对同一问题的不同尝试提供不同的响应。这种变化性可以通过要求模型对相同提示提供多个答案来利用。例如，要求为一个概念提供“三种不同的解释”可以让您获得更广泛的视角，从而选择最适合您需求的一个。

这种方法在创意任务或者想要在决定最终答案之前探索几种方法时特别有帮助。

7.技术的结合

最后，许多先进的技术是建立在这些核心思想之上的。像元提示，顺序提示和符号推理之类的技术是在这些基础方法的基础上进一步完善。例如，元提示涉及在模型开始回答问题之前询问如何处理问题，从而为您提供一个它将如何进行的路线图。类似地，反应提示可以调整模型对用户反馈的中间提示方式，增强了实时的适应性。

结束：提示作为一种技能

最终，提示并不仅仅是关于提问 - 它关乎理解如何指导模型以给出最佳可能的响应。许多这些技术依赖常识，但关键在于它们的应用。无论你把它叫做提示工程还是其他什么，掌握这些方法可以显著地提高您对人工智能模型的体验。

你有没有发现其他有用的提示技巧？欢迎分享！

参考资料:

这个博客的灵感来自于Ollama项目的创始维护者Matt Williams。