如何让ChatGPT成为你的语言导师或妙笔生花的写作伙伴？

我们大多数人在使用ChatGPT时都犯了错误。

我们没有在提示中包含示例。

我们忽略了我们可以通过角色来控制ChatGPT的行为。

我们让ChatGPT猜测一些信息，而不是提供它一些信息。

🌟当面对任务时，我们常常依赖标准化指导，它们的确能帮手一气呵成，却并非万能钥匙。有时，回答偏离了核心问题，甚至离题万里，就是这种现象的体现。

我们需要学习如何创建高质量的提示以获得更好的结果。这就要求我们学习提示工程！在本指南中，将学习提示工程中使用的4种技巧，这些技巧可以让GPT能够回答得更加精准。

1. Few Shot标准提示，为提示添加例子

Few Shot标准提示是我们之前见过的标准提示再加上举例，但其中包含任务的举例。

例子可以让我们的提问更加有相对性，ChatGPT可以根据例子来生成回答。

Few Shot标准提示包括任务描述、示例和提示。在这种情况下，提示的开头是任务描述，接下来是示例，最后才是具体的提示。

以下是一个标准提示Few Shot的组成部分。

现在让我们创建一个提示。假设我们想从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码。

这是大多数人会使用的标准提示：

从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码。

这可能可以完成工作，但有时可能回答得不够准确。在这种情况下，必须使用Few Shot标准提示。

从文本“我要从洛杉矶飞往迈阿密”中提取机场代码：

机场代码：LAX，MIA

从文本“我要从纳什维尔飞往堪萨斯城”中提取机场代码：

机场代码：BNA，MCI

从文本“我要从奥兰多飞往波士顿”中提取机场代码：

机场代码：

如果我们在ChatGPT上尝试这个提示，GPT将会按照例子中指定的格式（MCO、BOS）获得机场代码。

请记住，研究发现，实例中的是否是真实的答案并不重要，但存在实例的标签空间很重要。标签空间是给定任务的所有可能标签（比如机场代码：BNA，MCI）。你甚至可以通过提供来自标签空间的随机标签来改进提示的结果。

如果您在ChatGPT上尝试随机更改机场代码标签，您仍将获得正确的机场代码MCO和BOS。

🌟无论你的回答质量如何，哪怕是混杂着随机标签的尝试，对提升效果都有积极影响🔍。它能帮助模型理解如何精炼地给出解答💡。每一份贡献，无论大小，都是优化过程中的宝贵指引。\n\n记得，分享你的知识，而不是联系方式哦！一起让智能更好地学习和成长💪。

注意：如果读者在输入提示不能正确出现结果，可以在开头加入“Airport codes = 机场代码，我需要知道机场代码。”这样的提示。

2. 角色提示

有时，ChatGPT的默认行为无法满足您的需求。这时您需要为ChatGPT设置一个角色。

比如您想为面试做准备。通过告诉ChatGPT“扮演招聘经理”的角色，并在提示中添加更多细节，您将能够为任何职位模拟面试。

角色扮演

正如您所见，ChatGPT表现得像他在为我面试工作职位。

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您只需要以“扮演…”开头，然后添加尽可能多的细节即可将ChatGPT转变成所需的角色。

3. 为您的提示添加个性并生成知识

这两种提示方法在生成电子邮件、博客、故事、文章等文本方面非常有效。

首先，通过“为我们的提示添加个性”是指添加风格和描述。添加风格可以帮助我们的文本获得特定的语气、形式、作者领域等特点，从而更具个性化。

以拥有10年以上经验的[领域]专家的风格撰写[主题]。

为了更进一步地自定义输出，我们可以添加描述词。描述词是您可以添加以微调提示的形容词。

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但是，如果您添加一些形容词，例如鼓舞人心的、讽刺的、有趣的等，输出结果将会显著改变。

让我们为我们之前的提示添加一些描述词。

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最后，我们可以使用生成的知识方法来改进博客文章。这包括在生成最终响应之前，先生成有关主题的潜在有用信息。

例如，在使用上一个提示生成帖子之前，我们可以先生成知识，然后再撰写帖子。

生成关于“人工智能不会取代人类”的5个事实。

一旦我们有了这5个事实，就可以将这些信息提供给其他提示，以撰写更好的文章。

#事实1

#事实2

#事实3

#事实4

#事实5

使用上述事实，以拥有10年以上人工智能领域经验的专家风格，机智地撰写一篇500字的博客文章，论述为什么人工智能不会取代人类。请使用幽默的例子进行解释。

4. 链式思维提示

与标准提示不同的是，在链式思维提示中，模型会在给出最终问题答案之前生成中间推理步骤。换句话说，模型将解释其推理过程，而不是直接给出问题答案。

为什么推理很重要？推理的解释通常会导致更准确的结果。

要使用链式思维提示，我们必须提供少量示例，其中推理过程在同一实例中得到解释。这样，在回答提示时也会显示推理过程。

下面是标准提示和链式思维提示之间的比较。

没有链式思维的问答：

Q: Roger有5个网球。他买了2罐网球。每罐网球有3个。他现在有多少个网球？

A: 答案是11。

Q: 食堂有23个苹果。如果他们用了20个来做午餐，并再买了6个，他们现在有多少个苹果？

A: 现在他们有9个苹果。（这一行是ChatGPT回答）

带链式思维的问答（将上面提示的第一个A更改为如下的语句，然后ChatGPT会生成链式思维答案）：

A：食堂一开始有23个苹果。用了20个后还剩3个。加上购买的6个，他们现在有

正如我们所看到的，通过诱导模型解释其推理过程以解决这个数学问题，链式思维提示导致了更准确的结果。

需要注意的是，在算术、常识和符号推理任务中，链式思维提示对提高结果有效。

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