如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

学会提问 1年前 (2023) lida
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文章主题:

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

Token:语言模型的基本单位

Token“是指对文本输入进行分割和编码的最小单位。在英语中,一个token通常是一个单词或一个标点符号。然而,对于其他语言,一个token可能代表一个字符或者一个汉字。

ChatGPT中,每个Token都会经过编码,以便模型能够理解和处理。模型的输入文本首先被分割成Tokens,并使用特定的编码方案将它们转换为数值表示形式。这样,模型就能够对这些数值进行计算和处理。

需要注意的是,模型对于输入的长度是有限制的,GPT-3.5模型的最大Token数量为4096个Token。如果输入的文本超过这个限制,就需要进行适当的截断或缩减以符合模型的要求。

总结来说,Token是ChatGPT中用于表示和处理文本的最小单位,通过对文本进行分割和编码,模型可以理解和生成与之对应的自然语言文本。

1 个 token 约等于 4 个英文字符1 个 token 约等于 3/4 个英文单词100 个 tokens 约等于 75 个英文单词

或者

1-2 句话约等于 30 个 tokens1 段落约等於 100 个 tokens1,500 个中文字约等於 2048 个 tokens

在自然语言处理(NLP)领域,Token通常由一个或多个字符组成,例如单词、标点符号或特殊符号。

在ChatGPT中,Token 用于构建文本输入和输出,作为模型学习和生成的基本元素。

ChatGPT中有三种类型的Token

词元(Token):代表一个单词或标点符号,是ChatGPT的基本单位。每个词元都具有一个唯一的编号,模型使用这些编号来表示输入序列。段落(Token):代表输入文本中的每个段落。在ChatGPT中,段落标记是特殊的词元,用于分隔输入文本中的不同段落。特殊(Token):代表输入文本中的特殊符号或标记,如开始符号、结束符号等。这些标记通常不会出现在正常的文本中,但它们对于模型的训练和生成非常重要。

如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

Prompt:提示,用户的请求和问题

Prompt 是用户向ChatGPT提出的请求或问题,通常是一个句子或一段文字。

Prompt 是模型生成回应的初始条件,它激发模型根据先前的学习经验来生成相应的回答或建议。

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💡 提示长度是个关键要点!尽管Prompt可自由定制,但生成内容与提示总合需限制在不到2k的字符内。我们会在后续章节深入探讨这个约等于1.5k字的神秘标记概念。🚀

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Prompt 可以非常简单,例如:“天气如何?”;也可以很复杂,比如:“请帮我写一篇关于全球暖化的文章。”

如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

不良Prompt示范

如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

优良的Prompt示范

在设计Prompt时,应将其描述得越清晰、具体,模型生成的回应就越可能满足用户的需求。

有时候,可能需要尝试几次不同的Prompt,才能找到能产生理想回应的表述。

Completion:模型生成的回答或回应

Completion 是ChatGPT根据给定的prompt生成的回应,通常是一段文本。它可以视为模型对用户Prompt的回答或回应。

根据Prompt的具体要求,Completion 可能是一个简单的句子,也可能是一篇完整的文章。

如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

Completion 的生成过程涉及多个步骤,包括对Prompt的理解、选择合适的Token以扩展回应内容,以及根据上下文确保语义的一致性。

在这个过程中,模型会根据概率分布从候选Token中选择最合适的一个,并将其添加到已生成的文本中。

这个过程会持续进行,直到达到特定的终止条件,如生成指定数量的Token、遇到特殊终止符号等。

如何巧妙引导GPT-3:掌握prompt写作艺术,激发超能力的秘密武器?

生成的Completion质量可能受到多种因素影响,如Prompt的明确度、模型训练数据的质量和多样性、以及生成策略的选择。

对于某些情况,可能需要使用者尝试多次或进一步修改Prompt,以获得更满意的Completion。

Token总数 = Prompt Tokens 数量 + Completion 数量

黎跃春:写一个元壤AI的广告标语
——————————–
ChatGPT:“元壤AI,智能引领未来!”

Response:
{
“id”: “chatcmpl-7WPh6BB9nh4qblOjV13yvKCokXRzv”,
“object”: “chat.completion”,
“created”: 1687959620,
“model”: “gpt-3.5-turbo-16k-0613”,
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“message”: {
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}
],
“usage”: {
“prompt_tokens”: 18,
“completion_tokens”: 16,
“total_tokens”: 34
}
}

由上面的信息可知:

prompt:写一个元壤AI的广告标语prompt_tokens:18Completion:元壤AI,智能引领未来!completion_tokens:16total_tokens:18 + 16 = 34

结论:Token总数 = Prompt Tokens 数量 + Completion 数量

结语

了解 Token、Prompt和Completion之间的关系对于掌握ChatGPT的基本使用方法至关重要。

通过了解这些基本要素,您可以更有效地与模型互动,并获得更好的生成结果。

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