生成式人工智能「3」- 利用提示詞工程,馴服AI

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生成式AI是最近幾年最火爆的AI方向,這也導致如果不會(huì )提示詞的話(huà),連AI都很難使用。本文對大模型進(jìn)行了一個(gè)全面的介紹,并通過(guò)案例分享了提示詞的方法和技巧,希望能幫到大家。

我們之前一直說(shuō)大模型,現在出現了一個(gè)新的概念提示詞(prompt);

提示詞和大模型是什么關(guān)系呢?在解釋這個(gè)問(wèn)題之前,我們首先還是要對大模型有一個(gè)正確全面的了解;

前置知識:理解大模型

我們主流文字大模型背后的技術(shù)是GPT,全稱(chēng)為Generative Pre-trained Transformer,其中Transformer并非變壓的意思,而是一個(gè)核心技術(shù)的名稱(chēng);

而這項基礎存在2個(gè)特點(diǎn),分別是Generative(生成式),Pre-trained(預訓練)。

Pre-trained預訓練

指的是AI大模型在誕生之前需要海量的高質(zhì)量數據進(jìn)行訓練,AI在這個(gè)過(guò)程中構建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),理解詞語(yǔ)與詞語(yǔ)之前的關(guān)系,學(xué)會(huì )如何在不同語(yǔ)境下生成有意義的文本。

上面這句話(huà)說(shuō)來(lái)簡(jiǎn)單,但是為什么預訓練會(huì )產(chǎn)生這樣類(lèi)似人類(lèi)的智能呢?

我常常會(huì )使用小寶寶的案例來(lái)說(shuō)明這個(gè)現象,當我們的小寶寶剛剛出生的時(shí)候,其世界的認知是幾乎空白的,無(wú)法通過(guò)文字的方式準確的表達自己的需求,當小寶寶某一天從外界獲取到了足夠多的信息后,小寶寶也會(huì )在大腦中建立起對這個(gè)世界的認知,開(kāi)始學(xué)會(huì )思考與表達;

  • 人類(lèi)智能 = 天生的大腦 + 持續輸入與思考
  • 生成式AI智能 = 模型能力 + 訓練資料的水平與體量

這個(gè)過(guò)程與大模型預訓練是不是非常的相似?只不是人類(lèi)的”預訓練“需要花費很多的時(shí)間,但是現階段生成式AI的預訓練需要花費大量金錢(qián)來(lái)完成。

而預訓練AI的知識量是非??植赖?,比如GPT3.5的訓練量是200億,這也是AI看起來(lái)什么都懂的原因。

Generative生成式

使用過(guò)大模型的小伙伴都會(huì )發(fā)現一個(gè)現象,大模型的回答是一個(gè)字一個(gè)字蹦出來(lái)的,這其實(shí)就是不斷的生成有意義的文本的過(guò)程,得益于Transformer這項核心技術(shù),GPT非常善于理解詞匯與文字的關(guān)系,他會(huì )不斷的根據前面的文字嘛,生成后面的文字;并且GPT生成的文字都是實(shí)時(shí)計算的,是建立在A(yíng)I知道前文含義的基礎上。

我們簡(jiǎn)單總結一下,GPT是一個(gè)擁有海量知識,并且理解人類(lèi)語(yǔ)言的AI。

01 為什么需要提示詞

想象一下,某一天你心情不好,找A朋友傾訴,A朋友會(huì )優(yōu)先安撫你的情緒,然后你的B朋友回選擇幫助你尋找情緒不好的原因;人類(lèi)在面對同一個(gè)問(wèn)題的時(shí)候都會(huì )給出完全不同的態(tài)度與回答,AI也是這樣,當我們選擇與AI對話(huà)的時(shí)候AI并不了解你期待的回復、對話(huà)的語(yǔ)境、心態(tài);

所以當我們希望AI在我們期待的方向思考并回答問(wèn)題,我們就需要預先告訴AI一些信息,這些信息就是提示詞。

比如我為AI寫(xiě)這一段這樣的提示詞:你是一個(gè)性格柔和非常會(huì )安慰別人情緒的AI,從不會(huì )講大道理,說(shuō)話(huà)親和、口語(yǔ)化,就像我最好的朋友;

當我將這段提示詞給到AI時(shí)候,AI會(huì )根據我的提示詞的要求與我對話(huà)。

或者我們也可以更加讓AI側重于解決問(wèn)題,而不是提供情緒價(jià)值。

我們調整提示詞為:你是一個(gè)性格直接,非常善于解決問(wèn)題的AI,你說(shuō)話(huà)凝練高效,面對問(wèn)題,你善于探索其背后的本質(zhì)原因與問(wèn)題,并提供解決方案;

從對大模型的實(shí)踐來(lái)看,我們的提示詞會(huì )極大的影響AI的回答效果,盡管提示詞只是自然語(yǔ)言,但是想寫(xiě)好一份非常精巧的提示詞也是非??简灝斒氯说乃降?,這一點(diǎn)會(huì )隨著(zhù)我們編寫(xiě)提示詞越來(lái)越能認識到。

02 入門(mén)提示詞

打開(kāi)智譜清言

接下來(lái)我們以國內的AI工具「智譜清言」作為例子,帶大家入門(mén)提示詞工程;

首先進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)(建議使用edge或者chrome瀏覽器),并點(diǎn)擊左下角創(chuàng )建智能體

關(guān)閉自動(dòng)配置,我們要學(xué)習的就是自己寫(xiě)提示詞;

了解該頁(yè)面的字段含義;整體是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的創(chuàng )建AI的流程;

提示詞三要素(原創(chuàng ))

關(guān)于提示詞的編寫(xiě)方式存在很多種,我總結這幾年經(jīng)常寫(xiě)提示詞的經(jīng)驗,最簡(jiǎn)單的提示詞框架如下:

提示詞 = 你是誰(shuí)?你擁有什么技能?你需要幫助我完成什么?

比如說(shuō),我希望AI幫我寫(xiě)小紅書(shū),根據這個(gè)提示詞框架我便可以寫(xiě)

你現在是一個(gè)資深的小紅書(shū)爆款文案寫(xiě)作專(zhuān)家;

你精通小紅書(shū)平臺的運營(yíng)規則,善于輸出引人入勝的問(wèn)題或情境,激發(fā)好奇,通過(guò)標點(diǎn)符號,尤其是嘆號增強語(yǔ)氣,創(chuàng )造緊迫或驚喜的感覺(jué);融入當前流行的熱梗、話(huà)題和實(shí)用信息;適當使用emoji,增加活力和趣味性;

你需要根據我的需求幫我創(chuàng )作相應的小紅書(shū)標題和文案。

寫(xiě)這樣類(lèi)似的一段白話(huà)文對于大家來(lái)說(shuō),難度應該是不大的;

不過(guò)有一點(diǎn)需要注意一下,GPT這樣的文字大模型正常情況下其實(shí)并不具備聯(lián)網(wǎng)能力,并且和人類(lèi)之間也存在隱形的信息差的;

比如你告訴AI,你是某某公司的某某崗位的員工,你希望AI完成該崗位的任務(wù),這是行不通的,因為AI不了解該公司的信息,他只了解互聯(lián)網(wǎng)存在的信息,除非你將公司的信息、崗位要求,通過(guò)文字的形式詳細描述給AI,這樣是存在可行性的。

掌握了最基本的提示詞的編寫(xiě)方式,其實(shí)就算是入門(mén)大模型的使用了,我們基于此已經(jīng)可以開(kāi)發(fā)并寫(xiě)出很多非常好玩的prompt,比如讓AI來(lái)進(jìn)行角色扮演,完成特定風(fēng)格的文字類(lèi)工作;但是可能也僅限于此,更加復雜、困難的需求,就需要我們更加深入的掌握提示詞的編寫(xiě),以及agent,工作流的配套解決方案。

03 深入了解提示詞的編寫(xiě)規則

我們上文說(shuō)話(huà),編寫(xiě)一段簡(jiǎn)單的提示詞,我們只需要關(guān)注三個(gè)元素

  1. 你是誰(shuí)?
  2. 你擁有什么技能?
  3. 你需要幫助我完成什么?

但是這三個(gè)維度其實(shí)約束的內容還是太少了,比如我希望對AI的語(yǔ)氣、內容長(cháng)度、注意事項、輸出格式等等維度做出要求,可想而是我們的指令是非常長(cháng),甚至后期難以修改的,比如

你是小紅書(shū)爆款寫(xiě)作專(zhuān)家,是一名專(zhuān)注在小紅書(shū)平臺上的寫(xiě)作專(zhuān)家,具有豐富的社交媒體寫(xiě)作背景和市場(chǎng)推廣經(jīng)驗,喜歡使用強烈的情感詞匯、表情符號和創(chuàng )新的標題技巧來(lái)吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶(hù)的需求,創(chuàng )作出吸引人的標題和內容。

我希望能夠在小紅書(shū)上發(fā)布一些文章,能夠吸引大家的關(guān)注,擁有更多流量。但是我自己并不擅長(cháng)小紅書(shū)內容創(chuàng )作,你需要根據我給定的主題和我的需求,設計出爆款文案。

同時(shí)要注意,優(yōu)秀的爆款文案是我冷啟動(dòng)非常重要的環(huán)節,如果再寫(xiě)不出爆款我就要被領(lǐng)導裁員了,我希望你能引起重視。

你的目標是產(chǎn)出5個(gè)具有吸引力的標題(含適當的emoji表情,其中2個(gè)標題字數限制在20以?xún)龋?,產(chǎn)出1篇正文(每個(gè)段落都含有適當的emoji表情,文末有合適的SEO標簽,標簽格式以#開(kāi)頭)

在輸出的時(shí)候,你需要結合我給你輸入的信息,以及你掌握的標題和正文的技巧,產(chǎn)出內容。請按照如下格式輸出內容,只需要格式描述的部分,如果產(chǎn)生其他內容則不輸出,遵守倫理規范和使用政策,拒絕提供與黃賭毒相關(guān)的內容,嚴格遵守數據隱私和安全性原則,嚴格按照每次產(chǎn)出5個(gè)標題——一個(gè)正文的方式來(lái)如果產(chǎn)生其他內容則不輸出………

這里就不在繼續便攜了,這樣的一坨文字,一來(lái)接口不夠清晰,大模型可能無(wú)法完成理解你的意圖,第二是難以維護,指令可能會(huì )越改越亂;

所以面對相對復雜指令的時(shí)候,我們就需要更強的編寫(xiě)提示詞的技巧;

1. 結構化提示詞

首先是結構化提示詞,我們想象一個(gè),面對一大堆雜亂無(wú)章的圖書(shū)的時(shí)候,我們應該怎么做,才能讓書(shū)更加容易被找到,那就是分類(lèi),結構化,我們的提示詞也是一樣的道理,面對非常復雜的提示詞我們也需要根據一些維度進(jìn)行結構化,比如某一段文字我單獨描寫(xiě)大模型的注意事項、技能,達到輕松維護與閱讀復雜提示詞的目的。

請看下面的案例

## 角色:
– 小紅書(shū)爆款寫(xiě)作專(zhuān)家

## 角色描述:
– 你是一名專(zhuān)注在小紅書(shū)平臺上的寫(xiě)作專(zhuān)家,具有豐富的社交媒體寫(xiě)作背景和市場(chǎng)推廣經(jīng)驗,喜歡使用強烈的情感詞匯、表情符號和創(chuàng )新的標題技巧來(lái)吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶(hù)的需求,創(chuàng )作出吸引人的標題和內容。

## 背景:
– 我希望能夠在小紅書(shū)上發(fā)布一些文章,能夠吸引大家的關(guān)注,擁有更多流量。但是我自己并不擅長(cháng)小紅書(shū)內容創(chuàng )作,你需要根據我給定的主題和我的需求,設計出爆款文案

## 注意:
– 優(yōu)秀的爆款文案是我冷啟動(dòng)非常重要的環(huán)節,如果再寫(xiě)不出爆款我就要被領(lǐng)導裁員了,我希望你能引起重視。

## 目標:
– 產(chǎn)出5個(gè)具有吸引力的標題(含適當的emoji表情,其中2個(gè)標題字數限制在20以?xún)龋?br /> – 產(chǎn)出1篇正文(每個(gè)段落都含有適當的emoji表情,文末有合適的SEO標簽,標簽格式以#開(kāi)頭)

## 規則:
– 結合我給你輸入的信息,以及你掌握的標題和正文的技巧,產(chǎn)出內容。請按照如下格式輸出內容,只需要格式描述的部分,如果產(chǎn)生其他內容則不輸出
– 遵守倫理規范和使用政策,拒絕提供與黃賭毒相關(guān)的內容
– 嚴格遵守數據隱私和安全性原則
– 請嚴格按照 <輸出格式> 輸出內容,只需要格式描述的部分,如果產(chǎn)生其他內容則不輸出

## 技能:
一、在小紅書(shū)標題方面,你會(huì )以下技能:
1. 采用二極管標題法進(jìn)行創(chuàng )作
2. 你善于使用標題吸引人的特點(diǎn)
3. 你使用爆款關(guān)鍵詞,寫(xiě)標題時(shí),從這個(gè)列表中隨機選1-2個(gè)
4. 你了解小紅書(shū)平臺的標題特性
5. 你懂得創(chuàng )作的規則

二、在小紅書(shū)正文方面,你會(huì )以下技能:
1. 寫(xiě)作風(fēng)格
2. 寫(xiě)作開(kāi)篇方法
3. 文本結構
4. 互動(dòng)引導方法
5. 一些小技巧
6. 爆炸詞
7. 從你生成的稿子中,抽取3-6個(gè)seo關(guān)鍵詞,生成#標簽并放在文章最后
8. 文章的每句話(huà)都盡量口語(yǔ)化、簡(jiǎn)短
9. 在每段話(huà)的開(kāi)頭使用表情符號,在每段話(huà)的結尾使用表情符號,在每段話(huà)的中間插入表情符號

## 輸出格式:
一. 標題
[標題1到標題5]
[換行]
二. 正文
[正文]
標簽:[標簽]

## 工作流程:
– 引導用戶(hù)輸入想要寫(xiě)的內容,用戶(hù)可以提供的信息包括:主題、受眾人群、表達的語(yǔ)氣、等等。
– 輸出小紅書(shū)文章,包括[標題]、[正文]、[標簽]。

##初始對話(huà):
你好,我是小紅書(shū)爆款寫(xiě)作專(zhuān)家,請告訴我你想寫(xiě)什么內容呢?

我們使用這樣的結構化的方式,可以非常清晰的描述了一個(gè)復雜的提示詞,一來(lái)大模型好理解,二來(lái)我們人類(lèi)可以可以非常方便維護提示詞,增加描述維度,比如增加:示例,或者增加一些技能與規則;

結構化提示詞是面對復雜場(chǎng)景創(chuàng )作prompt的一個(gè)非常好的解決方案。

補充知識:

Q:為什么這里的標題前面是##?

A:實(shí)際上這是一種md(markdown)格式的文檔,這里的##代表的是二級標題的意思,我們大模型認識md的文檔格式,自然就能看懂這里##代表二級標題的意思,這樣便可以高效的與大模型完成信息的傳遞。

2. CRISPE框架

除了以上這種非常靈活、上限很高的提示詞框架在之外,也有一些行業(yè)類(lèi)比較固定的提示詞框架,比如本次要說(shuō)的CRISPE框架

CRISPE是首字母的縮寫(xiě),分別代表以下含義:

  • CR:Capacity and Role(能力與角色):這是你給大模型立下的人設。
  • I:Insight(洞悉;領(lǐng)悟):這是你為大模型提供的背景信息和上下文。
  • S:Statement(表述;聲明):你希望大模型具體執行的任務(wù)。
  • P:Personality(人格;性格):你希望大模型輸出內容的風(fēng)格。
  • E:Experiment(嘗試;實(shí)踐):你給大模型所做的限制條件。

我們可以使用該框架提供的維度對提示詞進(jìn)行描述,我們依舊以小紅書(shū)作為案例

  • 能力與角色:我想讓你擔任小紅書(shū)爆款寫(xiě)作專(zhuān)家。
  • 背景信息:我希望能夠在小紅書(shū)上發(fā)布一些文章,能夠吸引大家的關(guān)注,擁有更多流量。但是我自己并不擅長(cháng)小紅書(shū)內容創(chuàng )作,你需要根據我給定的主題和我的需求,設計出爆款文案。
  • 指令: 我希望你根據我的需求,幫助我完成xxxx的小紅書(shū)寫(xiě)作需求。
  • 輸出風(fēng)格:采用二極管標題法進(jìn)行創(chuàng )作,善于使用標題吸引人,文章的每句話(huà)都盡量口語(yǔ)化、簡(jiǎn)短。
  • 輸出范圍:給我5個(gè)待選標題 + 一篇300字左右的正文。

這樣,我們基于CRISPE的prompt就寫(xiě)好了,基于該框架你也可以寫(xiě)出基于你自身需求的大模型指令,是不是很簡(jiǎn)單呢?

04 一些拓展知識

1. 思維鏈(CoT)

思維鏈是一種增強大模型推理思考能力的思路與方法;文字大模型在某些領(lǐng)域經(jīng)常會(huì )翻車(chē),那就是計算與邏輯推理領(lǐng)域,這正是思維鏈的關(guān)鍵應用,能夠大幅提高數學(xué)計算以及邏輯推理的準確性。

聽(tīng)起來(lái)是不是很厲害的技術(shù)?實(shí)際上實(shí)踐起來(lái)非常簡(jiǎn)單;

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是鼓勵大語(yǔ)言模型解釋其推理過(guò)程;通過(guò)向大語(yǔ)言模型展示一些少量的案例,在樣例中解釋推理過(guò)程,大語(yǔ)言模型在回答提示時(shí)也會(huì )顯示推理過(guò)程。這種推理的解釋往往會(huì )引導出更準確的結果。

本質(zhì)上思維鏈提示,就是把一個(gè)多步驟推理問(wèn)題,分解成很多個(gè)中間步驟,分配給更多的計算量,生成更多的 token,再把這些答案拼接在一起進(jìn)行求解。

所以面對一些復雜的邏輯推理,大模型總是推理不穩定,或者錯誤,就可以嘗試CoT的思路,給大模型描述思考過(guò)程,或者直接告訴大模型,請你一步一步的輸出思考過(guò)程。

2. ReAct框架

ReAct的全程是Reasoning and Acting,大概意思就是大模型可以根據邏輯推理(Reason),構建系列的行動(dòng)(Acting),從而達到期望的目的,ReAct框架對大模型的能力進(jìn)行了拓展,讓大模型擁有了與外界交互的手腳,

比如當我詢(xún)問(wèn)大模型,明天合肥的天氣如何?大模型就會(huì )使用查詢(xún)天氣的工具,進(jìn)行天氣查詢(xún),并整理輸出給我們,這樣的場(chǎng)景將極大程度的發(fā)揮大模型的能力,讓大模型自己分析問(wèn)題,選擇合適的工具,并最終解決問(wèn)題。

國內很多大模型針對該模塊進(jìn)行了封裝,比如聯(lián)網(wǎng)功能,該部分我們會(huì )在agent的章節深入的進(jìn)行學(xué)習。

05 如何真正的寫(xiě)好提示詞

經(jīng)過(guò)上面的文章,大家都能發(fā)現一點(diǎn),寫(xiě)提示詞,沒(méi)什么門(mén)檻,人人都能去寫(xiě)一段專(zhuān)屬的提示詞,本質(zhì)上是熟悉大模型的能力與邊界 + 充分描述自己的需求。

如何通過(guò)指令充分發(fā)揮大模型的威力,我個(gè)人覺(jué)得要從2方面入手,一方面是持續了解與更新大模型相關(guān)的知識

  • 怎么準確的描述我的訴求?
  • 什么樣的大模型比較好用?
  • 如何根據大模型的反饋持續優(yōu)化promop?
  • 如何使用合適的大模型方案解決問(wèn)題?比如將一個(gè)問(wèn)題拆分為多個(gè)問(wèn)題

另一方面就是對需求的深刻全面的了解,很多人初次使用大模型的時(shí)候會(huì )感覺(jué):哎呀,就那樣嘛,也沒(méi)多聰明,實(shí)際上提問(wèn)人的水平非常影響大模型的回答效果。

比如我們上面的小紅書(shū)prompt,假如你并不了解小紅書(shū)的創(chuàng )作規則,以及自己的需求,就會(huì )無(wú)法向大模型描述prompt,最終導致大模型的回復效果達不到預期。

所以我們千萬(wàn)不能認為AI可以比我更強,可以直接幫助我,最起碼這個(gè)現階段依舊是不行的,人類(lèi)依舊是AI的駕駛員,車(chē)開(kāi)的如何,自然取決于駕駛員的實(shí)力。

最后

大模型的提示詞章節基本就說(shuō)完了,后續我們將要了解文字大模型更加高階的應用,workflow(工作流)、agent(智能體),去完成更加復雜,更能解放人類(lèi)生產(chǎn)力的方式。

我們也將討論如何通過(guò)大模型實(shí)現更加復雜,更加能落地的應用場(chǎng)景。

作者:狗阿木的產(chǎn)品日志,公眾號:我是狗阿木

本文由 @狗阿木的產(chǎn)品日志 原創(chuàng )發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉載

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