如何利用AI提示工程探索深度话题：ChatGPT实例与及时工程实践

学会提问 2年前 (2023) lida

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当互联网在90年代刚刚开始广泛使用时，搜索信息比现在需要更多的创造力。今天，如果你在谷歌的搜索框中输入“老鹰”，费城老鹰队的赛程就会马上出现，紧随其后的是“加州旅馆”这支经典摇滚乐队的官方网站。如果您想跳过足球，只需在搜索中添加“乐队”即可。如果您正在寻找有关鸟类的结果，请去掉“s”，您的结果将是鸟类学的。如果您要购买服装，请搜索“American Eagle”。对于大多数经常使用互联网的人来说，这些细小的区别和它们给你的结果对于用户和算法来说都是本能的。多年来，我们几乎达成了一致。那时候，如果你正在寻找老鹰队的赛程，它可能看起来像：“费城老鹰队”时间表-乐队如果没有引号或排除单词 band 的提示，您可能会得到关注乐队即将在费城举行的巡回演出的结果。这将是一个很好的“猜测”。快进到今天，AI 技术如 OpenAI 的ChatGPT，以及类似但更复杂的提示工程概念。什么是及时工程？我向 ChatGPT 本身询问了有关提示工程的问题。这是它的回应：“提示工程是设计和制作用于提示机器学习模型的文本的过程。提示工程的目标是创建一组输入，这些输入将从模型中产生所需的输出。具体目标和期望的输出将取决于模型所用于的任务。“例如，在语言翻译或文本摘要等自然语言处理任务中，提示工程过程可能涉及创建一组句子对或文本段落，以训练模型准确翻译或摘要文本。“在更一般的机器学习任务中，提示可能是图像、声音或其他形式的数据，工程过程的目标是创建数据集来训练模型执行所需的任务，例如识别图像中的对象，或将语音转录为文本。“值得一提的是，为模型创建良好的提示可以提高输出质量并减少偏差，因此我们的想法是创建一组多样化的输入，这将有助于模型对不同的输入具有鲁棒性。”从字面上看，一种可视化方法是提示 AI 插画家仅使用文本并查看不同的结果。例如，我使用 OpenAI 的 DALL-E 尝试在我的脑海中创建湖上小屋的图像。我故意从一个非常模糊的文本描述开始，以至于机器人不得不猜测我想要什么：“一个漂亮的湖”（图片由 DALL-E 通过@hollyqueue 创建）更像是漂亮的废话。“湖边有山有树有木屋”（图片由 DALL-E 通过@hollyqueue 创建）好多了，但看起来还是有点贫瘠。“湖边小木屋，远处是群山”（图片由 DALL-E 通过@hollyqueue 创建）我在想象绿色的山脉，人工智能猜想是一个巨大的山脉。机舱看起来仍然很冷。“湖边舒适的小屋，远处有青山，在现实的夏日日落中”（图片由 DALL-E 通过@hollyqueue 创建）我为此添加了一些修改器，并对它的卡通化程度感到惊讶。不过，它更接近我的想法。“逼真的夏季佛蒙特州舒适小屋”（图片由 DALL-E 通过@hollyqueue 创建）用“佛蒙特州”代替模糊的风景描述实际上生成了一个更接近我脑海中的图像，即使没有山脉。我可以使用更多修改器来改进图像，使其更接近我想要的，但这只是一个练习。这里的一个要点是，更多的词不一定更好，但具体的词会有所不同。ChatGPT 要复杂得多，因为它旨在与用户进行对话而不是解释提示。所以，你可以问它问题，回应它的答案并提出后续问题，以进行非常自然的交流。提示工程在实践中是什么样子的？通过及时工程，您可以超越这一点，鼓励更深入地研究某个主题。一种方法是提示它完成您提供的一行文本，类似于 Google 自动完成提示的方式，但更复杂。例如，我给 ChapGPT 这个提示：“社会保障很重要，因为”它回应：“社会保障是美国一项重要的社会保险计划，为符合条件的个人提供一系列福利，包括退休福利、伤残福利和遗属福利。该计划旨在为因退休、残疾或死亡而无法工作的个人提供安全网，并帮助确保他们及其家人能够维持基本的生活水平。此外，社会保障有助于减少美国老年人的贫困，这对那些没有机会为退休储蓄的人尤其重要，例如低收入工人和多年没有工作的人。”然后，为了更深入，我提示：“另一方面”它回应说：“另一方面，也有对社会保障计划的批评。一种批评是，该计划目前的形式在财务上不可持续，因为退休人员的数量在增加，而为该计划做出贡献的工人数量却在减少。这意味着该计划的信托基金中可能没有足够的资金来支付未来所有承诺的福利。“另一个批评是该计划没有很好地针对最需要它的人。例如，一些人认为高收入者获得与低收入者相同的福利，即使他们可能不需要那么多。其他人则认为该计划没有为低收入者提供足够的福利来帮助他们在退休后达到体面的生活水平。“此外，一些人认为社会保障没有提供足够的工作激励，因为福利可能会阻止一些人工作或全职工作，以便有资格获得该计划的福利。“重要的是要考虑该计划的所有方面，并全面了解其目的、好处和缺点。”通过给它引导性提示，您可以推动机器人回答不那么笼统而更详细的问题。提示对话式响应的另一种方法是告诉它扮演某种角色。我让机器人扮演机械师的角色，问它为什么我的刹车在停车标志处发出吱吱声，我知道这通常意味着刹车片磨损了。它给出了有关磨损垫的详细答案，并补充说它可能是粘卡钳或生锈的转子，并建议我找合格的机械师。然后我提示它“让它更有趣”。“吱吱作响的刹车可能有很多不同的原因，但让我们说实话，最可能的原因是你的车一直在抱怨必须停下来！它可能厌倦了四处奔波，就像‘你不能让我一直走下去吗？为什么一切都必须停下来！但说真的，刹车片发出吱吱声可能是由多种原因引起的，例如刹车片磨损、刹车片玻璃、刹车片上的污染、刹车盘上的生锈和腐蚀，以及刹车片润滑不当，但别担心，一个专业的机械师将能够找出是什么让你的汽车刹车失灵，并且能够立即修复它。”不要放弃你的日常工作，ChatGPT。抛开糟糕的笑话不谈，它对提示的理解足以采用一种喜剧的举止和声音，这与它通常严肃的回答形成了鲜明对比。ChatGPT 会成为新的谷歌吗？据报道，随着微软准备向OpenAI 投资100亿美元（除了2019年的10亿美元投资），ChatGPT 或它的未来发展是否会像谷歌一样成为日常工具？它能取代谷歌吗？这就是为什么当前围绕提示工程的嗡嗡声吗？自2015年以来，谷歌搜索引擎就在其算法中使用了人工智能，但它确实不是一个你可以与之交谈或为你做任务的机器人，比如编写社交媒体简历或总结你的数字笔记（我们从 ChatGPT 学到的两件事可以做得很好）。在这一点上，有几件事阻碍了 ChatGPT：它仍然容易被不道德地甚至危险地用作撰写整个学期论文或获取有关如何造成伤害的说明的工具，并且它只是被编程为知道事情到2021年，所以它还没有发布突发新闻。但它最终可能成为企业和个人的日常工具。如果 prompt engineer 成为一个工作头衔，我们不会感到惊讶——也就是说，直到 AI 变得足够聪明，就像谷歌2011年的 Panda 更新一样，它限制了我们尝试和超越它的能力。