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天天新資訊:Prompt 工程最佳實踐:ChatGPT 版

注意:”{text input here}” 是實際文本/內容的占位符

1. 使用最新版本的模型

使用最新版本的模型,往往可以獲得更好的結果。


【資料圖】

2. 使用 ### 或 """分隔指令和上下文

Bad ?

將下面的文本總結為要點列表。

Better ?

將下面的文本總結為要點列表。文本: """這里是文本內容"""

3. 在背景、結果、長度、格式、風格等方面描述的盡可能具體和詳細

Bad ?

寫一首關于 OpenAI 的詩

Better ?

以{某位著名詩人}的風格,寫一首關于OpenAI的鼓舞人心的短詩,重點關注最近推出的DALL-E產品(DALL-E是一個文本到圖像的機器學習模型)

4. 通過例子說明所需的輸出格式

Bad ?

從下面的文本中提取出提到的實體。提取以下四種類型的實體:公司名稱,人名,具體的主題和主旨。文本:{文本}

Better ?

提取下面文本中提到的重要實體。首先提取所有的公司名稱,然后提取所有的人名,接著提取符合內容的特定主題,最后提取概括性的主題。期望的格式:公司名稱:<逗號分隔的公司名稱列表>人名:-||-特定主題:-||-一般主題:-||-文本:{文本}

在上述例子中,使用”-||-“作為一個占位符,表示這些部分需要根據實際的文本內容來提取并填充。

5. 先從 zero-shot 開始,然后嘗試 few-shot,如果這兩者效果都不好,就試試微調

Zero-shot 零樣本

從下面的文本中提取關鍵詞。文本:{文本}關鍵詞:

Few-Shot 少樣本,即提供示例

從下面的相應文本中提取關鍵詞。文本1:Stripe提供了API,網頁開發者可以用來在他們的網站和移動應用中集成支付處理。關鍵詞1:Stripe,支付處理,API,網頁開發者,網站,移動應用文本2:OpenAI已經訓練了前沿的語言模型,這些模型在理解和生成文本方面非常出色。我們的API提供了訪問這些模型的途徑,可以用來解決幾乎所有涉及語言處理的任務。關鍵詞2:OpenAI,語言模型,文本處理,API。文本3:{文本}關鍵詞3:

6. 減少不精確的描述

Bad ?

這個產品的描述應該相當簡短,只有幾句話,不要太多。

Better ?

用一個包含3到5句的段落來描述這個產品。

7. 不要只說不應該做什么,而要說應該做什么

Bad ?

以下是代理人和客戶之間的對話。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。代理人:

Better ?

以下是代理人和客戶之間的對話。代理人將嘗試診斷問題并提出解決方案,同時避免提出任何與個人身份信息(PII)相關的問題。代理人不會詢問像用戶名或密碼這樣的個人身份信息,而是將用戶引導至幫助文章 www.samplewebsite.com/help/faq客戶:我無法登錄我的賬戶。代理人:

8. 特定代碼生成:使用”引導詞“將模型推向一個特定的模式

Bad ?

# 編寫一個簡單的Python函數,該函數要求如下# 1.輸入一個以英里為單位的數# 2. 它將英里數轉換為公里數

Better ?

# 編寫一個簡單的Python函數,該函數要求如下# 1. 輸入一個以英里為單位的數# 2. 它將英里數轉換為公里數import

import引導詞告訴模型寫 Python 代碼時應該以什么內容為開始。類似的,如果你要寫 SQL 語句,可以選擇SELECT為引導詞。

OpenAI API 調用參數介紹

model:要調用的 AI 模型,表現越好的模型價格越貴、延遲越高;

temperature:溫度,此參數值越高,生成的內容越隨機;

max_tokens:內容的最大長度;

stop:終止符,碰到此類字符則終止生成內容;

logit_bias:設置指定字符出現的概率,可以避免在最終內容中生成指定字符。

關鍵詞:

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