快速上手Prompt，让你的LLMs更智能

2023-11-21 22:35:02 浏览数 (1)

前言

在当前社会中，随着AIGC的盛行，使用好prompt可以让自己更上一层楼。今天，我将通过星火大模型重新认识prompt设计，并与大家分享一些使用技巧。

如果你想体验星火大模型的强大魅力，请登录https://xinghuo.xfyun.cn/desk ，即可免费体验。

星火大模型是由科大讯飞研发的一款大语言模型。它具备强大的中文创作能力，可以处理复杂语境下的逻辑推理，并能可靠地执行各种任务。

在使用星火大模型时，合理使用prompt是至关重要的，因为它可以大大提高模型的效果和准确性。因此，本文将从prompt的生成和prompt的重要性等角度，分析星火大模型中prompt的使用方法。

prompt是什么？

Prompt是一种人为构造的输入序列，旨在引导星火大模型根据先前输入的内容生成相关的输出。简而言之，即为向模型提供的“提示词”。

在星火大模型中，我们可以通过设计不同的prompt，使模型生成与之相关的文本。举个例子，假设我们希望星火大模型生成一篇短文，描述中国古代四大发明之一：造纸术。除了这个，我们还可以给模型提供以下prompt：

代码语言：txt复制
我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。
我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。
请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。
请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是“how are you ?，请翻译它。

这样，我们就可以期待模型生成一段文本了。

prompt如何生成？

非常重要的一点是，我们应该注意如何编写一个优秀的prompt。在这方面，我发现了在GitHub上非常有名的开发者Matt Nigh的作品。

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CRISPE Prompt Framework是一个用于优化语句的指导框架。CRISPE代表着以下含义：

  • C - Capacity and Role（能力与角色）：在这一部分，你可以明确告诉ChatGPT你希望它扮演的角色和所具备的能力。
  • R - Insight（洞察）：这一部分提供了背景信息和上下文，让ChatGPT更好地理解问题。
  • I - Statement（陈述）：在这一部分，你可以明确告诉ChatGPT你希望它做什么。
  • P - Personality（个性）：在这一部分，你可以明确告诉ChatGPT以什么风格或方式回答你。
  • E - Experiment（实验）：在这一部分，你可以要求ChatGPT为你提供多个答案，进行实验。

值得一提的是，github上的那些Prompt角色大全基本都是基于CRISPE框架来构建的。

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首先，我们应该确定角色，然后描述背景，接着提出要求，最后确定风格。对于生成多个例子，可以根据个人喜好来决定。

让我们先进行一个简单的测试：例如，每当我们激动的时候，我们会忘却我们一生所学的一切，嘴中只剩下**，我就不说了。来我们来看下。

代码语言：txt复制
请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。
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我认为这个回答还可以，但是与我想要表达的意思有些出入。因此，我建议我们重新生成多个回答，以供我们自己选择。请点击"全新对话"按钮，重新评估我们的prompt效果。

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请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请提供4个结果以供我选择。
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我觉得这次的表现还不错，所以我想再试试看能否更准确地描述我现在身临其境的感受。

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请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请注意，表达的时候以第一人称说出来身临其境的感觉。并提供4个结果以供我选择。
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我开始有所感悟，我认为他还有进一步提升的空间。我决定再次启发他的联想力。

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请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，在确保意思不变的情况下可以进行一些联想增加故事性，但使其更具文学性。请注意，表达的时候以第一人称说出来身临其境的感觉。并提供4个结果以供我选择。
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好了，演示到这里我们基本可以确定以后的优化prompt路线了。当你想让prompt表达特定意思时，要记住它不可能一步到位，你需要逐步优化它。如果优化的幅度太大，很可能导致prompt偏离原本的路线，那么我就不会再继续优化这条路线了。现在让我们来看看另一条路线，可以通过增加前置条件来进行优化。

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请根据我提供的4段语句资料，按照提供的资料语句风格，帮我完成一篇游记，内容大概500字即可。以下是资料：
1.高耸入云的山峰，仿佛要触摸到那纯净无瑕的白云，而蔚蓝的天空则作为背景，为这一切增添了几分神秘和壮丽。
2.那座山峦之高，直逼云端，与那洁白如棉的云朵相映成趣，而湛蓝的天空则如同一面巨大的镜子，映照出这美丽的画卷。
3.高山峻岭，云雾缭绕，仿佛是大自然的杰作。那洁白的云朵在蓝天的映衬下显得更加纯净，让人心生向往。
4.仰望那巍峨的山峰，它似乎已经冲破了天际，与那洁白的云朵和湛蓝的天空融为一体，构成了一幅美丽的画卷。
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如果你对他的写作不满意，你可以在提供的材料和要求上做一些修改，以便他能够帮助你完成你想要的工作。在这种情况下，你可能会思考如何建立一个个人知识库。你可以要求他根据你提供的材料回答几个问题，以展示他的回答能力。

为了演示他如何回答问题，我们需要准备一些问题。当然，你可以直接让他来完成这些问题的生成。

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请根据提供的内容资料，这些内容资料是关于一篇游记的文章。请你作为一名语文老师，写4个相关阅读理解的问题。
资料如下：{
游记：高山之巅的壮丽画卷
我站在高耸入云的山峰上，仿佛要触摸到那纯净无瑕的白云。蔚蓝的天空作为背景，为这一切增添了几分神秘和壮丽。这座山峦之高，直逼云端，与洁白如棉的云朵相映成趣。湛蓝的天空则如同一面巨大的镜子，映照出这美丽的画卷。
登上山顶，我被眼前的景色所震撼。高山峻岭，云雾缭绕，仿佛是大自然的杰作。洁白的云朵在蓝天的映衬下显得更加纯净，让人心生向往。我深吸一口清新的空气，感受着大自然的力量和宁静。
仰望那巍峨的山峰，它似乎已经冲破了天际，与洁白的云朵和湛蓝的天空融为一体，构成了一幅美丽的画卷。这幅画卷中，山峰高耸入云，宛如一座巍峨的城堡；白云飘浮其中，犹如一朵朵棉花糖般柔软；而湛蓝的天空则延伸至远方，给人以无限遐想的空间。
我沿着蜿蜒曲折的山路继续前行，每一步都让我更加接近大自然的怀抱。山间的风吹拂着我的脸庞，清凉而舒适。远处传来鸟儿的歌唱声，它们在这片净土上自由自在地翱翔。我感受到大自然的魅力和生命的活力。
在这片高山之巅，我找到了内心的宁静和平衡。远离尘嚣喧嚣的城市生活，我能够静心欣赏大自然的美丽和力量。这里的一切都是如此纯粹和真实，让我重新审视自己的生活和价值观。
离开这座高山时，我心中充满了对大自然的敬畏和感激之情。这次旅行让我领略到了高山之巅的壮丽画卷，也让我明白了大自然的伟大和无私。我希望将来还能有机会再次踏上这片神奇的土地，与大自然亲密接触，感受生命的美好和无限可能。
}
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这就是使用大型语言模型的一个挑战。我一直尝试修改，但无法改变它只返回图片的情况。这个问题还有待改进，你可以直接调用它的API来生成文本。这里我就不再单独演示了。不过，在其他大型模型中，我得到了我想要的答案，具体如下所示：

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阅读理解问题：
1. 作者在游记中描述的景色有哪些特点？
2. 通过这次旅行，作者对大自然有了怎样的认识？
3. 作者在游记中提到了自己对生活和价值观的重新审视，请谈谈作者是如何通过这次旅行来实现这一点的？
4. 你认为这篇游记给你带来了什么样的感受和启示？

然后，根据问题的特点，我们进一步来审视他们的回答。在这里，我只选择一个例子作为说明。

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请根据我提供的资料帮我完成一道阅读理解的问题，回答的字数限定在50字左右。资料如下：
{
游记：高山之巅的壮丽画卷
我站在高耸入云的山峰上，仿佛要触摸到那纯净无瑕的白云。蔚蓝的天空作为背景，为这一切增添了几分神秘和壮丽。这座山峦之高，直逼云端，与洁白如棉的云朵相映成趣。湛蓝的天空则如同一面巨大的镜子，映照出这美丽的画卷。
登上山顶，我被眼前的景色所震撼。高山峻岭，云雾缭绕，仿佛是大自然的杰作。洁白的云朵在蓝天的映衬下显得更加纯净，让人心生向往。我深吸一口清新的空气，感受着大自然的力量和宁静。
仰望那巍峨的山峰，它似乎已经冲破了天际，与洁白的云朵和湛蓝的天空融为一体，构成了一幅美丽的画卷。这幅画卷中，山峰高耸入云，宛如一座巍峨的城堡；白云飘浮其中，犹如一朵朵棉花糖般柔软；而湛蓝的天空则延伸至远方，给人以无限遐想的空间。
我沿着蜿蜒曲折的山路继续前行，每一步都让我更加接近大自然的怀抱。山间的风吹拂着我的脸庞，清凉而舒适。远处传来鸟儿的歌唱声，它们在这片净土上自由自在地翱翔。我感受到大自然的魅力和生命的活力。
在这片高山之巅，我找到了内心的宁静和平衡。远离尘嚣喧嚣的城市生活，我能够静心欣赏大自然的美丽和力量。这里的一切都是如此纯粹和真实，让我重新审视自己的生活和价值观。
离开这座高山时，我心中充满了对大自然的敬畏和感激之情。这次旅行让我领略到了高山之巅的壮丽画卷，也让我明白了大自然的伟大和无私。我希望将来还能有机会再次踏上这片神奇的土地，与大自然亲密接触，感受生命的美好和无限可能。
}
问题如下：通过这次旅行，作者对大自然有了怎样的认识？
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好了，我已经将prompt的基本玩法全部介绍完毕了。本文的演示并不深入，只是简单地带大家了解了一下基本的玩法。比如：是否可以在前期利用大型模型来协助我们生成prompt呢？在生成prompt的过程中，大型模型的参与是否能够优化我们的结果？如果我将这些资料都存储到我的向量数据库中，那么是否就能够实现一个类似个人知识库的应用。通过将这些资料以向量形式存储，我可以更加高效地管理和检索这些信息，使其更易于访问和利用？当我让大型语言模型记忆问题并存储相关问题时，如果你的问题存在语法错误，是否可以让该模型自动帮助你修正问题？换句话说，你提供一个提示，然后向模型提问，以便获得修正后的问题？这些都是可以的。

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