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读书报告 | 《制作有效提示:提示工程指南》 (干货满满,福利多多)

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三、提示技巧

在本章中,我们将学习提示的意义以及如何有效地定义提示。我们将探讨各种特点,并讨论根据具体问题要求设计提示的不同技巧。

问题要求的不同技巧。清楚地了解提示语,包括其特点和应用方法,是至关重要的。我们将学习如何微调提示语以达到预期效果,以及如何使用连续或迭代的提示语方法来分解复杂的问题。此外,我们还将探索在所用编程语言的底层功能中嵌入提示的方法,这对于从 Al 模型中获得最佳解决方案至关重要。通过这种全面的探索,读者将获得必要的技能和知识,从而在与 Al 模型的交互中有效利用提示。






3.1 什么是提示?


简单地说,提示就是向人工智能模型提出问题或陈述,以获得所需的响应。这些模型是根据特定数据训练的,可以根据询问选择适当的模型,以提供与相关领域相关的响应。相关领域的回应。提示设计的目的是通过请求—响应机制促进与人工智能模型的交流。机制促进与 Al 模型的交流,确保互动的清晰度和语境提示的复杂程度有高有低,从简单到复杂,可能涉及顺序或迭代方法根据给定上下文生成响应的具体要求量身定制。

设计提示时的主要考虑因素是避免人工智能模型生成的输出中出现模棱两可、有失偏颇的陈述和含糊不清的结果。人工智能模型生成的输出结果含糊不清。

在本章中,我们将使用 Python 编程来探索各种提示技术,并举例说明。这些技巧将帮助读者理解提示语的目的、设计和用法,使他们能够有效地与人工智能模型交流,并获得理想的响应。





3.2 什么是提示剖析?


在人际交往中,我们通过由语言语法定义的对话进行交流,提出问题并得到回应。同样,在与机器进行交互时,我们也使用提示语,它定义了与这些机器进行交流的语法。当我们使用提示提出问题时,人工智能机器会给出相关的答案。就像在人类对话或会议中一样,我们所提问题的清晰度会直接影响我们所收到回复的准确性。如果我们的问题不清楚或模棱两可,我们就可能得不到正确的答案。在这种情况下,我们在这种情况下,我们通常会重新措辞,以提高问题的清晰度,从而得到更准确的答复。这一原则同样适用于与阿尔机器的交互。如果我们不能有效地设计提示,人工智能模型可能会提供错误或模糊的答案。在这种情况下,我们需要通过迭代过程来完善我们的提示设计。以获得符合给定语境和主题的最佳答案。

提示的解剖指的是为金融服务、医疗保健和其他领域的各种应用设计提示时需要考虑的组成部分。





3.3 编写有效的提示语


下面是一个例子,它运用了提示语设计的所有要素,将问题引向 Al 模型。这个例子清楚地说明了如何以最佳方式编写提示语,从而有效利用生成式 Al 的功能。

提示:“请使用人工智能

指令:写

内容:“一个关于森林的小故事”

背景:“动物们在那里建立了生态体系、

语气/风格:“惊心动魄”

目的:“突出适者生存的原则”

参数:“字数控制在300字以内”

结尾:“谢谢”

因此,根据上述要素设计的完整提示语是:

“阿尔,请以森林为题写一个短篇小说,以动物为生态环境的主人公,以悬念为基调,突出优胜劣汰、适者生存的原则。字数控制在 300 字以内。谢谢”。

通过纳入这些要素,提示引导 Al 模型写什么、怎么写以及为什么要写,确保答卷达到预期目标,确保答复符合预期目标和限制条件。


4.创建自定义提示

要有效地引导模型生成回复,您需要遵循 “解析提示 ”部分中概述的指南以及指导原则。这意味着要结合调用、指示、内容、上下文、语气/风格、目的、参数和结束语等特征。根据您的具体情况,您可能会发现有些特征是可选的,有些则是不必要的。此外,提供模式参数也很重要,如模式名称、max _tokens 大小(用于调整输出的创造性和多样性)和约束条件(用于将模型的响应限制在特定范围内)。这些参数有助于确保模型生成相关且连贯的回复,

以及对确保模型根据您的特定提示和要求生成相关和一致的响应有帮助。






4.1 自定义提示模式


实施自定义提示时,通常需要遵循某些编程准则:首先将提示定义为文本字符串。该提示应建立上下文,并向人工智能模型表明需要什么类型的响应。然后将提示传送到所选模型,无论是 OpenAl 模型、HuggingFace 模型还是任何其他选定模型,然后,模型将根据您的提示生成响应。您可以并根据需要将其集成到您的应用程序中。






4.2 自定义提示样本


翻译和文本生成的 python 代码示例用以说明如何编写自定义提示语。请确保在系统中安装以下库,这些库是 requirements.txt 的一部分。这些在本书下面讨论的大多数示例中都会用到这些库。下面的示例代码使用提示模板作为参数,将句子从英语翻译成其他语言,如法语、德语、日语等。安装好库后,只需运行代码即可看到翻译效果。这是获得亲身体验提示工程,并了解如何使用不同的库来完成类似的任务。本书讨论的大多数编程都是在 Visual Studio 环境中开发和执行的。如果您想按照书中给出的命令和执行方式运行应用程序,请安装 Visual Studio。






4.3 提示语设计策略


本节解释了我们在设计提示时可以应用的各种原则,包括以下内容:

TemperatureControl.py- 温度控制参数如何工作。

LengthControl.py - 如何限制输出中的标记数。

ExplicitInstruction.py - 如何明确提供指令。

Informativeness.py - 如何将上下文作为参数传递。

ConstraintHandling.py - 如何将约束作为上下文传递,以对模型输出设置限制。

ErrorHandling.py - 如何在 Al 模型程序中处理错误。

HandlingAmbiguity.py - 如何使用上下文避免模型结果出现歧义。

从这些示例中,我们将了解如何自定义提示,以便利用其各种功能获得所需的响应。


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