1.概述

ChatGPT是由 OpenAI 開發(fā)的一種強(qiáng)大的語言模型，它在許多自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出了驚人的能力。而其中一個關(guān)鍵的技術(shù)概念就是 "Prompt"。本文將深入探討 Prompt 的概念、作用和應(yīng)用，以及如何在與 ChatGPT 進(jìn)行交互時充分利用 Prompt 的能力。

2.內(nèi)容

ChatGPT是一種基于深度學(xué)習(xí)的語言模型，具備出色的自然語言處理能力。然而，ChatGPT 的生成結(jié)果有時可能難以控制，因為它沒有明確的指導(dǎo)或上下文。為了解決這個問題，研究人員和開發(fā)者引入了 Prompt 的概念，作為一種在與ChatGPT 進(jìn)行交互時使用的引導(dǎo)文本片段。

2.1 什么是Prompt？

Prompt 是一段用于引導(dǎo) GPT 模型生成特定響應(yīng)的文本。它可以是一個問題、一句話、一段對話或一些關(guān)鍵提示。Prompt 提供了上下文和指導(dǎo)，幫助模型理解用戶的意圖，并生成相應(yīng)的回答或內(nèi)容。

(資料圖片僅供參考)

舉個例子，對于一個語言模型，Prompt 可以是 “有一只小貓咪在${type}”，模型可以通過對接下來的詞語進(jìn)行預(yù)測，生成類似于 “凳子上”、”椅子上”、”沙發(fā)上” 等不同的輸出。Prompt 在人工智能語言生成領(lǐng)域中扮演著重要的角色，因為它可以幫助模型更好地理解用戶意圖，并生成更準(zhǔn)確、有意義的文本內(nèi)容。 諸如于如下的 Prompt：

I am a highly intelligent question answering bot. If you ask me a question that is rooted in truth, I will give you the answer. If you ask me a question that is nonsense, trickery, or has no clear answer, I will respond with "Unknown".Q: What is human life expectancy in the United States?A: Human life expectancy in the United States is 78 years.Q: Who was president of the United States in 1955?A: Dwight D. Eisenhower was president of the United States in 1955.Q: Which party did he belong to?A: He belonged to the Republican Party.Q: What is the square root of banana?A: UnknownQ: How does a telescope work?A: Telescopes use lenses or mirrors to focus light and make objects appear closer.Q: Where were the 1992 Olympics held?A: The 1992 Olympics were held in Barcelona, Spain.Q: How many squigs are in a bonk?A: UnknownQ: Where is the Valley of Kings?A:

一個Prompt的交互流程圖，大概如下所示：

Prompt 的工作原理基于語言模型的訓(xùn)練和調(diào)整。在訓(xùn)練過程中，模型接收包含 Prompt 的輸入和對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)生成適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。在使用過程中，用戶提供的 Prompt 可以包含問題描述、格式示例、特定要求等，以幫助模型更好地理解用戶的需求和意圖。

2.2 Prompt核心要素1.引導(dǎo)Prompt優(yōu)化生成結(jié)果

例如，如果您需要一篇文章的摘要，那么如果您按如下方式引導(dǎo)，那么經(jīng)過足夠數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大型語言模型可以生成摘要：

在AI領(lǐng)域中，Prompt模式通常是指一種輸入-輸出的數(shù)據(jù)格式，用于訓(xùn)練和評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在Prompt模式中，輸入數(shù)據(jù)通常是一個問題或指令，而輸出數(shù)據(jù)則是對應(yīng)的模型生成的響應(yīng)或結(jié)果。

Prompt模式的使用可以幫助模型更好地理解和處理特定任務(wù)。通過在輸入中提供清晰的問題或指令，模型可以更準(zhǔn)確地理解用戶的意圖，并生成相應(yīng)的輸出。這種方式可以使模型更加可控，從而滿足特定的需求。

Prompt模式的設(shè)計和選擇對于訓(xùn)練和評估模型的性能和效果至關(guān)重要。合理選擇和構(gòu)建輸入的問題或指令，以及相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，可以使模型得到更準(zhǔn)確和有意義的訓(xùn)練。同時，評估模型時，使用合適的Prompt可以提供明確的標(biāo)準(zhǔn)來衡量模型的性能和能力。

然而，Prompt模式也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。設(shè)計良好的Prompt需要具備足夠的信息量和清晰度，以確保模型可以正確理解任務(wù)要求。此外，Prompt的選擇也需要考慮到領(lǐng)域特定性和多樣性，以滿足不同情境下的需求。

比如，如下是一個完整的定義：

模式名稱：Prompt 模式問題描述：如何有效準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)？解決方案：Prompt 模式使用簡單的輸入-輸出數(shù)據(jù)格式。輸入文本是問題或指令，輸出文本是模型預(yù)測的答案或結(jié)果。這種格式減少了訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，提高了模型的泛化性能，并使輸出更易于理解和解釋。效果：使用 Prompt 模式簡化訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，提高模型效率和準(zhǔn)確率，增加可解釋性和可理解性。適用性：Prompt 模式適用于自然語言處理領(lǐng)域的各種任務(wù)，如文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等。也適用于其他需要自然語言輸入和輸出的任務(wù)。結(jié)構(gòu)圖：Prompt 模式結(jié)構(gòu)簡單，由輸入文本和輸出文本組成。輸入文本包含關(guān)鍵詞或短語，指定模型任務(wù)或操作，輸出文本為模型預(yù)測結(jié)果。2.探索多種Prompt形式以優(yōu)化生成效果

在使用生成功能時，嘗試多種不同的 Prompt，對于解決所面臨的問題非常有用。相同 Prompt 的不同表述在人類看來可能相似，但生成的結(jié)果可能會有很大差異。這可能是因為我們的模型學(xué)習(xí)到不同的表述實際上在不同的語境和目的中使用。以下是我們發(fā)現(xiàn)在不同任務(wù)中特別有效的一些示例。

在摘要生成的例子中，如果總結(jié)起來不會產(chǎn)生好的生成結(jié)果，我們可以嘗試使用“用通俗的語言概括”或“這篇文章的主要觀點是”。

此外，還可以在 Playground 中使用可能性功能，查看模型是否難以理解特定的詞語、短語或結(jié)構(gòu)。但請注意，序列開頭的平均可能性始終較高。模型可能會給首次引入新概念或名稱的部分分配較低的可能性，但一旦模型見過一次，它就可以輕松地在生成中使用它。您還可以利用可能性功能查看是否存在拼寫或標(biāo)點符號導(dǎo)致詞元化問題的情況。

比如常見的Prompt模式：

特定指令Prompt：提供問題或關(guān)鍵詞，生成相關(guān)文本，適用于答案、解釋或推薦等任務(wù)。指令Prompt：給出明確指令，生成需要指令的文本，適用于技術(shù)說明書、操作手冊等。代理Prompt：充當(dāng)代理，處理與特定角色或?qū)嶓w相關(guān)的任務(wù)或請求。示例Prompt：提供示例文本，生成類似的文本，適用于自動生成電子郵件、產(chǎn)品描述、新聞報道等。

通常情況下，將任務(wù)描述的其他組成部分包含在內(nèi)是很有用的，這些部分自然地出現(xiàn)在我們嘗試處理的輸入文本之后。為模型提供足夠的上下文。例如，在文章之前，我們可以更詳細(xì)地描述摘要任務(wù)。

示例：通過使用自然語言來塑造我們需要模型執(zhí)行的任務(wù)，可以使用輸入文本之前和之后的文本。

讓我們通過一個不同的示例來考慮這個問題的幾個方面。假設(shè)您希望使用我們的模型通過自動生成合理的回復(fù)來協(xié)助您的客戶滿意部門（注意：生成的內(nèi)容不會發(fā)送給客戶，這只是一種模擬）。

一個客戶與您的公司聯(lián)系，提出以下問題：

你好，我想要對我訂購的咖啡機(jī)進(jìn)行退款。這可能嗎？

我們?nèi)绾卧O(shè)計一個關(guān)于此場景的Prompt，以便為與客戶互動的代理獲取有用的生成結(jié)果？讓我們首先告訴我們的模型一般的背景設(shè)置和提示的剩余部分將包含什么內(nèi)容：

這是一個顧客和一個禮貌、樂于助人的客戶服務(wù)代理之間的對話。顧客的問題是：你好，我想要對我訂購的咖啡機(jī)進(jìn)行退款。這可能嗎？

我們已經(jīng)告訴我們的模型預(yù)期會發(fā)生什么，并明確了我們的查詢是客戶的問題。接下來，讓我們向模型展示我們想要給客戶的回復(fù)的開頭部分。

客戶服務(wù)代理的回復(fù)：你好，感謝你聯(lián)系我們。是的

請注意，我們明確指出下一句是對問題的回答，它來自客戶服務(wù)代理，并且我們希望給出積極的答案。將所有這些內(nèi)容組合起來，我們得到以下提示：

這是一個顧客和一個禮貌、樂于助人的客戶服務(wù)代理之間的對話。顧客的問題是：你好，我想要對我訂購的咖啡機(jī)進(jìn)行退款。這可能嗎？客戶服務(wù)代理的回復(fù)：你好，感謝你聯(lián)系我們。是的

將此輸入多次輸入到我們的 Medium 模型中，我們得到以下的補(bǔ)全結(jié)果：

是的，如果產(chǎn)品未使用和未開封，我們可以接受退貨。是的，我們很樂意為您退款。不過，我們需要您將商品退回我們的商店以獲得全額退款。是的，我們可以辦理。請向我們發(fā)送一條消息，包括您的姓名、電話號碼和退款原因。我們會盡快回復(fù)您。

請注意，即使這只是一個簡化的例子，我們只使用了少量的客戶服務(wù)交互，基線模型也能夠產(chǎn)生合理的補(bǔ)全結(jié)果！通過在您希望模型處理特定問題和請求的示例上進(jìn)行微調(diào)，可以進(jìn)一步改進(jìn)模型的性能。

3.向模型展示期望看到的內(nèi)容

向Prompt中添加示例是實現(xiàn)良好生成結(jié)果的關(guān)鍵方法之一。示例向模型展示了我們所期望的輸出類型。

給出幾個希望生成的類型示例。這被稱為少樣本學(xué)習(xí)。讓我們看一個例子。假設(shè)希望使用模型對電影評論進(jìn)行積極、消極或中性的分類。想象一下，將以下提示輸入到模型中：

評論："我真的很喜歡這部電影！" 這條評論的情感是

根據(jù)這個Prompt，由模型生成的實際輸出如下：

考慮到電影的劇情，這條評論的情感是恰當(dāng)?shù)?/pre>
將所有這些內(nèi)容綜合起來，將這個新的Prompt輸入到模型中，我們可靠地得到了一個積極的生成結(jié)果。
這是一個電影評論情感分類器。評論："我喜歡這部電影！" 這個評論是積極的。評論："我不知道，還行吧.." 這個評論是中立的。評論："浪費時間，不推薦這部電影。" 這個評論是消極的。評論："我真的很喜歡這部電影！" 
3.總結(jié)
Prompt 功能帶來了許多優(yōu)勢。首先，它提供了對模型輸出的控制能力，使用戶能夠引導(dǎo)模型生成特定類型的響應(yīng)。其次，Prompt 可以提高模型的語義理解和邏輯推理能力，使生成的結(jié)果更加準(zhǔn)確和合理。然而，Prompt 的設(shè)計和調(diào)優(yōu)并非易事，需要考慮合適的指令、上下文和約束，以避免模型的誤導(dǎo)和不準(zhǔn)確性。
Prompt 功能可以應(yīng)用于各種場景，包括但不限于以下幾個方面：
語言翻譯：通過在輸入中添加 "Translate English to French: " 的 Prompt，指導(dǎo)模型進(jìn)行英法翻譯。代碼生成：通過在輸入中添加 "Generate Python code for sorting an array: " 的 Prompt，引導(dǎo)模型生成相應(yīng)的 Python 代碼。問題回答：通過在輸入中添加 "Question: " 的 Prompt，引導(dǎo)模型回答特定問題。內(nèi)容創(chuàng)作：通過在輸入中添加 "Write a short story about: " 的 Prompt，指導(dǎo)模型生成一個關(guān)于特定主題的故事。          

            關(guān)鍵詞：