ChatGPT提示工程技术
2023-04-11 16:50:34 6 举报AI智能生成
理解和利用各种提示技术，以便从ChatGPT中获得高质量的答案。ChatGPT 是目前最先进的、能够生成类似人类文本的语言模型。了解向ChatGPT提问的正确方式，以获得所期望的高质量答案，是至关重要的。
作者其他创作
大纲/内容
向模型提供一组特定的输入实现的，例如模板、特定词汇或一组约束条件，可以用来指导生成过程。
公式
根据以下模板生成一个故事：[插入主题]
使用下面的词汇表完成以下句子：[插入词汇] ：[插入句子]
生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则] ：[插入上下文]
举例
第13章：受控生成提示（Controlled Generation prompts）
向模型提供一个问题或任务作为输入，以及可能与问题或任务相关的任何其他信息来实现的。
回答以下事实性问题：[插入问题]
定义以下单词：[插入单词]
从以下来源检索有关[特定主题]的信息:[插入来源]
第14章：问答提示（Question-answering prompts）
将长文本作为输入提供给模型，并要求其生成该文本的摘要来实现的。
用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入来源]
通过列出主要决策和行动总结以下会议记录：[插入记录]
用一个简短的段落概括下面的书：[插入书名]
第15章：摘要提示（Summarization prompts）
向模型提供一个上下文、一组角色或实体以及它们的背景，并要求模型在它们之间生成对话。
在下面的[插入上下文]中，生成以下角色之间的对话 [插入角色]
在以下故事[插入故事]中，生成以下角色之间的对话 [插入角色]
当客户询问[插入主题]时，为客户服务聊天机器人生成专业且准确的对话
第16章：对话提示（Dialogue prompts）
为模型提供一个设计良好的提示，以使模型难以生成与所需输出一致的文本。
生成难以分类为[插入标签]的文本
生成难以被分类为具有[插入情感]情感的文本
生成难以翻译为[插入目标语言]的文本
第17章：对抗性提示（Adversarial prompts）
提供一组数据点，并要求模型根据某些特征或特点将它们分组成簇来实现。
根据情感将以下客户评价分组成簇：[插入评价]
以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]
根据研究领域将以下科学论文分组：[插入论文]
第18章：聚类提示（Clustering prompts）
向模型提供一组输入和奖励，并允许其根据所接收的奖励调整其行为。
使用强化学习生成符合以下风格的文本[插入风格]
使用强化学习将以下文本[插入文本]从[插入语言]翻译为[插入语言]
使用强化学习回答以下问题[插入问题]
第19章：强化学习提示（Reinforcement learning prompts）
向模型提供一系列逐渐增加难度的任务
使用课程学习生成符合以下风格的文本[插入风格]，按以下顺序[插入顺序]
使用课程学习将以下语言的文本[插入语言]，按以下顺序[插入顺序]翻译为以下语言[插入语言]
第20章：课程学习提示（Curriculum learning prompts）
向模型提供一段文本，并要求根据其情绪对其进行分类。
对以下客户评论进行情感分析[插入评论]，并将其分类为积极、消极或中立。
对以下推文进行情感分析[插入推文]，并将其分类为积极、消极或中立。
对以下产品评论进行情感分析[插入评论]，并将其分类为积极、消极或中立。
第21章：情绪分析提示（Sentiment analysis prompts）
向模型提供一段文本，并要求识别和分类文本中的命名实体。
对以下新闻文章进行命名实体识别[插入文章]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。
对以下法律文件进行命名实体识别[插入文档]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。
对以下研究论文进行命名实体识别[插入论文]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。
第22章：命名实体识别提示（Named entity recognition prompts）
向模型提供一段文本，并要求根据预定义的类别或标签对其进行分类。
对以下客户评论进行文本分类[插入评论]，并根据其内容将其归类为电子产品、服装和家具等不同类别。
对以下新闻文章进行文本分类[插入文章]，并根据其内容将其归类为体育、政治和娱乐等不同类别。
对以下电子邮件进行文本分类[插入邮件]，并根据其内容和发送者将其归类为垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件等不同类别。
第23章：文本分类提示（Text classification prompts）
零提示、单个提示和小样本提示
受控生成提示
翻译提示
语言建模提示
文本补全提示
根据以下提示[插入提示]，生成一个至少有1000个单词，包括角色[插入角色]和情节[插入情节]的故事。
将以下文本[插入文本]翻译成[插入目标语言]，并确保它准确并符合习惯用语。
第24章：文本生成提示（Text generation prompts）
这些技术可以以不同的方式使用，以实现各种不同的结果。
尝试不同的技术组合，以找到最适合特定用例的方法。
结语
任务：对模型生成内容的清晰、简洁的陈述。
说明：模型生成文本时应遵循的指令。
角色：模型在生成文本时应承担的角色。
第01章：提示工程技术简介
按照这些指示生成[任务]：[说明]
生成对客户咨询的回复：回答应该是专业的并提供准确的信息
按照这些指令，生成一份符合相关法律和法规的法律文件：该文件应符合相关法律和法规。
第02章：说明提示技术（Instructions Prompt Technique）
生成[任务]作为一个[角色]
作为客服，生成对客户咨询的答复。
作为律师生成一份法律文件。
第03章：角色提示（role prompting technique）
生成[任务]
作为一名技术专家，生成一份客观且信息丰富的产品评论，突出新笔记本电脑的强大功能。
第04章：标准提示（Standard Prompts）
基于[数量]的例子生成文本
为这个新的智能手表生成一个产品描述，没有范例
生成这个新智能手机的产品比较，有一个例子（最新的iPhone）
用几个例子（其他 3 个电子阅读器）生成对这个新电子阅读器的评论
让我们思考这个
让我们思考这个：个人成长
让我们想想这个：不断变化的季节
让我们思考一下气候变化对农业的影响
第06章：“让我们思考这个”提示（”Let’s think about this” prompt）
请确保以下文本是自我一致的
生成与以下产品信息[插入产品信息]一致的产品评论
以符合所提供信息的方式，总结以下新闻文章[插入新闻文章]
第07章：自我一致性提示（Self-Consistency Prompt）
请根据以下种子词生成文本
请根据以下种子词生成文本:龙
第08章：种子词提示（Seed-word Prompt）
请生成有关[主题]的新的、原始的信息
生成有关[特定主题]的新的和准确的信息
回答以下问题：[插入句子]
将以下信息与关于[特定专题]的现有知识相结合：[插入新信息]
请从此数据集生成有关客户行为的新信息和原始信息
第09章：知识生成提示（Knowledge Generation prompt）
向模型提供新信息和现有知识作为输入，并指定生成文本的任务或目标
将以下信息与有关 [特定主题] 的现有知识相结合：[插入新信息]
以相关和合乎逻辑的方式连接以下信息：[插入信息1] [插入信息2]
第10章：知识整合提示(Knowledge Integration prompts)
为模型提供一个问题或任务作为输入，以及一组预定义选项作为潜在答案
通过选择以下选项来回答问题：[插入问题] [插入备选案文1] [插入备选案文2] [插入备选案文3]
选择以下选项之一，完成下面的句子：[插入句子] [插入备选案文1] [插入备选案文2] [插入备选案文3]
通过选择以下选项之一，将下面的文本分类为正面、中性或负面：[插入文字] [正面] [中性] [负面]
第11章：多项选择提示（Multiple Choice prompts）
向模型提供一组控制信息，并且添加期望输出内容的附加信息。
根据以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]
以[特定作者]的风格完成以下句子：[插入句子]
以[特定时期]的样式生成文本：[插入上下文]
第12章：可解释软提示（Interpretable Soft Prompts）
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