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教你轻松玩转-ChatGPT或生成类大模型--助你成为未来高端黄金职业人

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1、前言

几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与Prompt 的设计密切相关。

2、大模型–巴拉巴拉小魔仙

很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。

在大模型下,Prompt的设计对于模型生成准确和有用的输出非常重要。

Prompt是指在自然语言处理过程中,用于提示和指导语言模型生成输出的文本或代码片段。因此,ChatGPT与Prompt的关系是在语言模型生成输出过程中的合作关系,Prompt提供了文本或代码片段,以指导模型生成更准确和有用的输出。

具体来说,Prompt在训练过程中,通过不断优化模型的参数,使得生成的输出更加准确和自然。在这个过程中,Prompt提供的文本或代码片段可以帮助模型更好地理解问题,并生成更准确和有用的输出。因此,Prompt是ChatGPT的重要组成部分之一,它们相互配合,共同提高模型的生成能力。

3、巴拉巴拉小魔仙-指导方向

以下是一些设计好的Prompt的建议:

确定明确的指导方向:在训练模型时,Prompt应该给出明确的指导方向,例如,指示模型应该生成什么类型的输出或答案。

提供多种选择:为了使模型能够生成更准确和有用的输出,Prompt应该提供多种选择,例如,可以提供多个可能的答案或问题,以帮助模型更好地理解要求并生成更自然的输出。

格式化输出:Prompt的格式也应该对模型进行引导,例如,使用具有描述性和启发性的格式,以帮助模型生成更准确和有用的输出。

合理的长度:在某些任务中,Prompt的长度可能会限制模型的输出,因此,为了确保模型生成更多的信息,Prompt的长度应该合理且足够长。

实验与评估:为了确保设计的Prompt是有效的,需要进行实验和评估。这可以包括使用不同的Prompt设计、调整Prompt的长度和格式、评估模型对不同Prompt的响应等等。

总之,好的Prompt设计应该能够明确指导模型、提供多种选择、格式化输出、合理长度和实验评估,以帮助模型生成更准确和有用的输出。

3、二次元美女或科幻图-魔法

我总结了一些生成二次元美女或科幻图的Prompt:

美少女战士Prompt:这个Prompt以水果印花为背景,美少女战士的形象为中心,可以用作绘画、插图或数字艺术等用途。

Cosplay Prompt:这个Prompt使用了Cosplay元素,背景为科幻场景,可以用于Cosplay设计、角色扮演或数字游戏设计等。

星球大战Prompt:这个Prompt以星球大战的背景为主题,可以用于星球大战主题的艺术设计、游戏设计或其他相关领域。

机器人Prompt:这个Prompt以机器人为主题,可以用于机器人主题的插画、数字艺术和游戏设计等。

怪兽和外星人Prompt:这个Prompt以怪兽和外星人为主题,可以用于怪兽和外星人主题的艺术设计、游戏设计和其他相关领域。

未来城市Prompt:这个Prompt以未来城市为主题,可以用于未来城市主题的艺术设计、游戏设计和其他相关领域。

火箭和太空Prompt:这个Prompt以火箭和太空为主题,可以用于火箭和太空主题的艺术设计、游戏设计和其他相关领域。

科幻飞船Prompt:这个Prompt以科幻飞船为主题,可以用于科幻飞船主题的插画、数字艺术和游戏设计等。

科幻建筑Prompt:这个Prompt以科幻建筑为主题,可以用于科幻建筑主题的艺术设计、游戏设计和其他相关领域。

神秘宇宙Prompt:这个Prompt以神秘宇宙为主题,可以用于神秘宇宙主题的艺术设计、游戏设计和其他相关领域。
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4、Cosplay-魔法

我们一个Cosplay Prompt的为例:

假设我们有一张名为“Cosplay Prompt”的背景图像,它包含了一个身着超级英雄服装的少女形象。

使用这张背景图像作为Cosplay Prompt,可以创作出各种类型的Cosplay作品,例如超级英雄、动漫角色、电影人物等等。
在这张背景图像上加上一些装饰元素,例如增加闪电特效、星星装饰等等,可以让Cosplay作品更加酷炫。
使用颜色搭配和图案设计,可以让Cosplay作品更具有视觉冲击力和艺术感。
加入音乐和特效,可以让Cosplay作品更加生动和有趣。
创作Cosplay作品时,需要注意服装的合理性和舒适性,以确保表演时不会感到不适。
最后,欣赏自己或他人的Cosplay作品时,可以从不同的角度去评价它们,例如从服装造型、表演效果、美感和创意等方面进行评价。

5、魔法师

最近微软官方亲自下场也出了一份教程,该教程详细介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。
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5.1、系统消息

系统消息包含在 Prompt 的开头,用于为模型提供上下文、说明或与用例相关的其他信息。用户可以通过系统消息描述模型应该回答什么、不应该回答什么,以及定义模型回复的格式。

5.2、小样本学习

让语言模型适应新任务的一种常见方法是使用小样本学习。小样本学习提供了一组训练样本作为 Prompt 的一部分,以便为模型提供额外的上下文信息。

5.3、非对话场景

虽然当前大模型的主要应用场景是对话生成场景,但也可以用在非对话场景。例如,对于情感分析场景,你可能会使用以下 Prompt:

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5.4、使用明确的指令

一般来讲,信息在 Prompt 中出现的顺序很重要。由于 GPT 类模型是以特定方式构建的,该构建过程定义了模型对输入的处理方式。研究表明,在 Prompt 开始时告诉模型你希望它执行的任务,然后再共享其他上下文信息或示例,可以帮助模型产生更高质量的输出。

5.5、最后重复一遍指令

模型容易受到最新偏差的影响,在这种情况下,末尾 Prompt 信息可能比开头 Prompt 信息对输出的影响更大。因此,在 Prompt 末尾重复指令值得一试。

5.5、对输出的操作

这是指在 Prompt 末尾包含几个单词或短语以获得符合所需形式的模型响应。例如,使用诸如「Here’s a bulleted list of key points:\n- 」之类的 Prompt 可以帮助确保输出格式为项目符号列表。

5.6、添加语法

为 Prompt 添加语法,例如标点符号、标题等,这样做使输出更容易解析。

5.7、把任务分解

如果将任务分解为更小的 step,大型语言模型 (LLM) 通常会表现得更好。

5.8、思维链提示

这是分解任务技术的一种变体。在这种方法中,不是将任务拆分为更小的 step,而是指示模型响应逐步进行并呈现所有涉及的 step。这样做可以减少结果不准确,并使评估模型响应更加容易。

5.9、提供真实上下文

一般来讲,原始数据越接近最终答案,模型需要做的工作就越少,这意味着模型出错的机会就越少。

除此以外,微软在这份指南中还介绍了关于 Prompt 其他技巧,大家可以前去原文查看,获取更多信息。
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本文转载自: https://blog.csdn.net/fyydlz/article/details/130634852
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