探討人工智能提示工程的先進技術

探討人工智能提示工程的先進技術

人工智能(AI)通過自動化任務、分析大型數(shù)據(jù)集和提供智能見解，徹底改變了各個領域。在人工智能的眾多進步中，自然語言處理(NLP)脫穎而出，使機器能夠理解和生成人類語言。有效NLP應用的核心是提示工程的概念，其涉及設計輸入（提示）來指導OpenAI的GPT-3和GPT-4等AI模型生成所需的輸出。本文深入探討了提示工程的先進技術，重點介紹了這些方法如何提高人工智能性能和可靠性。

提示基礎知識

提示是使用自然語言（如英語）向人工智能工具解釋個人想要得到什么以獲得響應的過程。大型語言模型(LLM)是一種人工智能工具，可以根據(jù)接收到的內(nèi)容生成類似人類的文本。提示的目的是明確個人希望從LLM中得到什么，以獲得準確且有意義的輸出。

在進入更高級的提示工程技術之前，先來看看都有哪些提示。

背景與指導的力量：人工智能的提示工程

為了充分利用語言模型，需要在提示中包含背景和說明。背景幫助模型理解情況，而指令則告訴模型該做什么。例如，假設有一個提示：“作為一名健康博主，總結南方飲食的4大點?！北尘皫椭Ｐ屠斫馊绾螐囊欢ǖ慕嵌群蜕疃葋硖幚碚?。該指令告訴模型要關注什么，以及產(chǎn)生什么作為輸出。這很重要，因為這可以減少歧義，減少獲得不相關或偏離主題的輸出的機會，為人工智能提供更多控制權，并節(jié)省時間，因為以更少的溝通來獲得所需的結果。

提示工程的先進技術

1、零次提示

零次提示是指沒有向大語言模型提供任何示例或背景。當需要快速回答簡單問題或只是一般話題時，它非常有用。

示例：能解釋一下機器學習嗎？

一次提示

一次提示是指根據(jù)單個示例或背景從用戶那里提取響應。

例如：將中文“他喜歡踢足球”翻譯成英文。

輸出：“He likes playing football.”

2、信息檢索

信息檢索提示是將大型語言模型（LLM）視為搜索引擎的過程。當要求生成人工智能回答一個非常具體的問題以獲得更詳細的答案時。一些LLM在信息檢索提示方面更有效，因為其可以訪問大量數(shù)據(jù)。

示例：在活動中使用社交媒體營銷的主要優(yōu)勢是什么?

3、創(chuàng)意寫作提示

編寫創(chuàng)意內(nèi)容提示是創(chuàng)建原創(chuàng)故事、吸引人的故事和符合觀眾需求和興趣的原創(chuàng)文本的好方法。以下是一個創(chuàng)意內(nèi)容提示示例，其挑戰(zhàn)了GPT3.5生成式人工智能，使其跳出框框思考：

示例：寫一首關于太陽的短詩。

4、背景擴展

背景擴展是提示工程中最先進的技術，其涉及豐富人工智能(AI)所給出的背景以提高其理解力的過程。編寫背景擴展提示的最有效方法之一是使用5個“W”和“How”方法。這種方法包括通過詢問與其主題相關的問題來擴展查詢，例如“誰”、“什么”、“哪里”、“何時”、“為什么”和“如何”。以下示例使用5個“W”和“How”方法來擴展語句：

示例：“水果有益健康”。

使用5個“W”和“How”方法，可以制定提示。

5、內(nèi)容摘要

當涉及到提示工程時，具有特定重點的內(nèi)容摘要是讓人工智能關注的最重要的事情之一。當想創(chuàng)建簡潔、高質量的摘要，來抓住希望人工智能關注的內(nèi)容的本質時，這一點尤其重要。

當為內(nèi)容摘要創(chuàng)建具體說明時，可以讓AI輕松突出顯示希望其重點關注的文本部分。

示例：總結這篇關于網(wǎng)站優(yōu)化的文章，但只關注與[文章主題]優(yōu)化相關的策略。

6、模板填充

通過模板填充，將能夠輕松創(chuàng)建靈活且有組織的內(nèi)容。將使用帶有占位符的模板，以便可以快速自定義不同的場景或輸入，同時保持相同的格式。還可以在模板填充中使用變量和占位符自定義模板。這允許為占位符定義多個變量。這是內(nèi)容管理者和網(wǎng)絡開發(fā)人員在其網(wǎng)站上創(chuàng)建許多定制的人工智能生成的內(nèi)容片段時常用的策略。例如，如果正在運行電子商務網(wǎng)站，可以使用標準的產(chǎn)品描述模板。然后，人工智能可以填充產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品功能、價格等字段，以根據(jù)每個響應生成新的產(chǎn)品描述。

7、提示重構

使用提示重構或AI提示自定義，可以巧妙地更改提示的措辭，同時保留查詢的原始意圖。這可能導致語言模型生成多個響應，這些響應對原始意圖的響應不同。

例如，在保持主題的同時使用同義詞或改寫問題是保持意圖一致的一種方法。這將導致答案的細微差別，這在尋找不同的想法時尤其有用。

8、提示組合

在提示組合技術中，不同的提示或問題被組合成一個多層次的提示，給人工智能一個完整的回答。

示例：解釋共享主機和虛擬專用服務器(VPS)主機之間的區(qū)別，并建議哪一個更適合小型電子商務網(wǎng)站？

9、迭代提示

迭代提示是通過提出后續(xù)問題來建立先前答案的另一種好方法。這可以更深入地探索主題，獲取更多信息，或消除原始答案中的任何困惑。

迭代提示要求關注AI的初始響應?？梢允褂煤罄m(xù)問題來解釋答案的特定部分、探索子主題或要求澄清。

如果需要收集更詳細的信息，迭代提示尤其有用。擅長NLP的LLLM可以使用迭代提示，以更人性化的方式構思答案。

提示1:“數(shù)據(jù)科學是什么?”

一旦ChatGPT生成答案，就可以繼續(xù)在同一個聊天中詢問ChatGPT。

提示2：“它的優(yōu)點是什么？”

ChatGPT將根據(jù)前面的提示進行回答，并生成數(shù)據(jù)科學的輸出優(yōu)勢，即使它一次又一次地提到“它”而不是使用“數(shù)據(jù)科學”。

總結

綜上所述，以上都是人工智能提示工程的技術藝術。提示工程中的先進技術利用ChatGPT或其他人工智能與人類進行提示交互，并以正確的方式使用它們將產(chǎn)生最佳輸出。

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