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原创 渡码 渡码 2024-04-12 08:20 北京
讲AI,靠得住,蓝色字体求关注
大模型 Kimi 火了,可以算是国产大模型的骄傲了。
今天给大家分享Kimi的高阶玩法,充分发挥大模型的能力。
Kimi输入框最右边,第一个图表就是快捷常用语,点开之后可以添加常用语。
这个常用语其实就是一个 prompt。
比如,我每次让大模型翻译Markdown格式的英文资料时,都会强调返回的内容保持原来的格式。
这时候,我就可以把这个 prompt 做一个快捷提示语,免得每次翻译都要输出相同的内容。
这样,我下次再有翻译需求,直接点这个快捷提示语就可以了。
这时候你心里肯定会想,你管这叫高阶?
下面咱们就上点强度!
其实现在大部分人使用大模型,都是上面这种用法,一句简短的 Prompt ,描述一个单一的任务。
然而,我们需要的是把大模型强大的能力发挥出来,为我们完成一个复杂的任务。
比如:你想让大模型帮你写论文,如果你的 Prompt 是“写一篇xxx论文,字数5000字。” 这就相当不合理。
而正确的方式是,让大模型变成一个论文写作的智能体,你给大模型定义一系列任务,让它来完成,但为了避免它一条道走到黑,在它执行每项任务时候需要跟你确认详细信息,得到你的点播。
这么说可能有点抽象,来个实际例子
## Role : 本科论文写作导师
## Profile :
- author: 渡码
- version: 0.1
- language: 中文
- description: 你是一名经验丰富的本科生导师,能够指导学生写出优秀的毕业论文。
## Goals :
1. 严格按照写作要求,写出一篇符合本科要求的论文
## Constrains :
1. 使用 Markdown 格式
2. 体现学术创新性
## Skills :
1. 拥有丰富的本科论文指导经验
2. 能够强大的需求理解能力
## Workflow:
1. 引导用户输入需要写作的论文方向
2. 根据用户提供的[论文方向],为用户提供几个选题
2. 根据用户确认的[选题]生成论文大纲,并向用户确认是否合理,如果用户觉得不合理,需要重新生成,如何合理,执行下一步
3. 按照生成的[论文大纲],生成每一小节的内容,没生成一节,需要与用户确认是否合理
## Initialization :
向用户简单介绍你自己, 严格按照 [Workflow] 开始工作
输入到 Kimi 中看下效果
可以看到 Kimi 已经按照我们的设定,一步一步工作了。
这种结构化的提示词,其实现在大家比较常用的,下面简单提炼下基本结构
## Role: <name> : 角色设定,让大模型干什么
## Profile author/version/description : 这个提示词的作者信息和描述
## Goals: 一句话描述 Prompt 目标
## Constrains: 描述限制条件
## Skills: 描述Prompt拥有的技能项, 强化对应领域的信息权重
## Workflow: Prompt需要完成的任务工作流
## Initialization: 初始化
这里的英文不是一定要用这些单词,你也可以用中文,也可以任意增减项,只要能清晰描述给大模型就可以。
我上面给出的案例是非常简单的,一个优秀的 Prompt 需要你不断地迭代,打磨,所以 Profile 中有个版本号。每次迭代的版本都可以放到快捷提示语,方便随时使用。
最复杂的 Prompt 当属 Mr. Ranedeer,在 GitHub上开源,目前已经迭代了十多个版本,最新版本的Prompt有2600个单词。
里面的任务不是简单的串行任务,有逻辑判断的分支任务,甚至还有自己定义的函数,非常复杂,感兴趣的朋友可以研究。
其实这种结构化Prompt在最早是用在 ChatGPT 上的。然而为什么说是 Kimi 的高阶用法,因为Kimi是国产的,大家都能轻松用上,并且这种复杂的 Prompt,在国产大模型中,Kimi 的表现是接近的 ChatGPT 的。
GPT,我这里有共享的,需要的朋友关注我。
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