每日熱訊!Prompt 工程最佳實(shí)踐:ChatGPT 版
時(shí)間:2023-06-23 04:26:02
1. 使用最新版本的模型注意:”{text input here}” 是實(shí)際文本/內(nèi)容的占位符
使用最新版本的模型,往往可以獲得更好的結(jié)果。
2. 使用 ### 或 """分隔指令和上下文Bad ?
(資料圖)
將下面的文本總結(jié)為要點(diǎn)列表。
Better ?
將下面的文本總結(jié)為要點(diǎn)列表。文本: """這里是文本內(nèi)容"""3. 在背景、結(jié)果、長(zhǎng)度、格式、風(fēng)格等方面描述的盡可能具體和詳細(xì)
Bad ?
寫一首關(guān)于 OpenAI 的詩(shī)
Better ?
以{某位著名詩(shī)人}的風(fēng)格,寫一首關(guān)于OpenAI的鼓舞人心的短詩(shī),重點(diǎn)關(guān)注最近推出的DALL-E產(chǎn)品(DALL-E是一個(gè)文本到圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型)4. 通過例子說明所需的輸出格式Bad ?
從下面的文本中提取出提到的實(shí)體。提取以下四種類型的實(shí)體:公司名稱,人名,具體的主題和主旨。文本:{文本}Better ?
提取下面文本中提到的重要實(shí)體。首先提取所有的公司名稱,然后提取所有的人名,接著提取符合內(nèi)容的特定主題,最后提取概括性的主題。期望的格式:公司名稱:<逗號(hào)分隔的公司名稱列表>人名:-||-特定主題:-||-一般主題:-||-文本:{文本}在上述例子中,使用”-||-“作為一個(gè)占位符,表示這些部分需要根據(jù)實(shí)際的文本內(nèi)容來提取并填充。
5. 先從 zero-shot 開始,然后嘗試 few-shot,如果這兩者效果都不好,就試試微調(diào)Zero-shot 零樣本
從下面的文本中提取關(guān)鍵詞。文本:{文本}關(guān)鍵詞:Few-Shot 少樣本,即提供示例
從下面的相應(yīng)文本中提取關(guān)鍵詞。文本1:Stripe提供了API,網(wǎng)頁(yè)開發(fā)者可以用來在他們的網(wǎng)站和移動(dòng)應(yīng)用中集成支付處理。關(guān)鍵詞1:Stripe,支付處理,API,網(wǎng)頁(yè)開發(fā)者,網(wǎng)站,移動(dòng)應(yīng)用文本2:OpenAI已經(jīng)訓(xùn)練了前沿的語言模型,這些模型在理解和生成文本方面非常出色。我們的API提供了訪問這些模型的途徑,可以用來解決幾乎所有涉及語言處理的任務(wù)。關(guān)鍵詞2:OpenAI,語言模型,文本處理,API。文本3:{文本}關(guān)鍵詞3:6. 減少不精確的描述Bad ?
這個(gè)產(chǎn)品的描述應(yīng)該相當(dāng)簡(jiǎn)短,只有幾句話,不要太多。
Better ?
用一個(gè)包含3到5句的段落來描述這個(gè)產(chǎn)品。7. 不要只說不應(yīng)該做什么,而要說應(yīng)該做什么
Bad ?
以下是代理人和客戶之間的對(duì)話。不要詢問用戶名或密碼。不要重復(fù)??蛻簦何覠o法登錄我的賬戶。代理人:
Better ?
以下是代理人和客戶之間的對(duì)話。代理人將嘗試診斷問題并提出解決方案,同時(shí)避免提出任何與個(gè)人身份信息(PII)相關(guān)的問題。代理人不會(huì)詢問像用戶名或密碼這樣的個(gè)人身份信息,而是將用戶引導(dǎo)至幫助文章 www.samplewebsite.com/help/faq客戶:我無法登錄我的賬戶。代理人:8. 特定代碼生成:使用”引導(dǎo)詞“將模型推向一個(gè)特定的模式
Bad ?
# 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的Python函數(shù),該函數(shù)要求如下# 1.輸入一個(gè)以英里為單位的數(shù)# 2. 它將英里數(shù)轉(zhuǎn)換為公里數(shù)
Better ?
# 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的Python函數(shù),該函數(shù)要求如下# 1. 輸入一個(gè)以英里為單位的數(shù)# 2. 它將英里數(shù)轉(zhuǎn)換為公里數(shù)import
import引導(dǎo)詞告訴模型寫 Python 代碼時(shí)應(yīng)該以什么內(nèi)容為開始。類似的,如果你要寫 SQL 語句,可以選擇SELECT為引導(dǎo)詞。
OpenAI API 調(diào)用參數(shù)介紹model:要調(diào)用的 AI 模型,表現(xiàn)越好的模型價(jià)格越貴、延遲越高;
temperature:溫度,此參數(shù)值越高,生成的內(nèi)容越隨機(jī);
max_tokens:內(nèi)容的最大長(zhǎng)度;
stop:終止符,碰到此類字符則終止生成內(nèi)容;
logit_bias:設(shè)置指定字符出現(xiàn)的概率,可以避免在最終內(nèi)容中生成指定字符。
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