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种子词(seed word)通常指的是在对话中使用的初始提示或关键词,用于引导ChatGPT生成相关回复。种子词可以是一个词、短语或句子,通常与对话的主题或问题相关。例如,想生成科技类文章,可以将“人工智能”“机器学习”等关键词作为种子词,这些词可以帮助ChatGPT更好地理解文章主题。
使用种子词可以引导ChatGPT生成更准确的回复,使对话更具针对性。种子词可以作为对话的起点,提供上下文或明确的指导,以便ChatGPT更好地理解和满足我们的需求。
对话中包含明确的问题或指令作为种子词,以引导ChatGPT回复相关的信息。种子词的prompt公式为“请根据以下种子词生成文本+种子词”。
输入prompt:
ChatGPT输出:
从输出结果来看,包含种子词“龙”的prompt成功引导ChatGPT生成了一篇关于龙的介绍,涵盖了龙的传说和文化象征。
在种子词中提到之前的对话内通,以便ChatGPT可以回应特定的问题或继续之前的讨论。promt公式为“前面我们讨论了xx,请继续谈谈[种子词]“。
输入prompt:
ChatGPT输出:
从输出结果来看,ChatGPT根据我们的种子词提示,简要介绍了明朝的历史。
使用与特定主题相关的关键词或短语,以引导ChatGPT生成回复。这种方式比较简单,prompt公式为“请谈谈[主题(种子词)]“。
输入prompt:
ChatGPT输出:
我们使用主题提示的方式让ChatGPT抖音,它立即给出了相关介绍。
prompt种子词可以配合角色使用,以生成更具体和有针对性的文本。通过提供种子词,模型可以生成与之相关的文本;通过提供有关期望输出和角色的信息,模型可以模仿特定角色的风格或语气生成文本。这样可以更好地控制生成的文本,并应用于各种场景。以写诗为例。
任务:写一首诗
指令:诗应与种子词“思乡”相关,并且为五言律诗形式
角色:诗人苏东坡
Prompt: 模仿诗人苏东坡,根据种子词“思乡”写一首五言律诗
输入prompt:
ChatGPT输出:
使用种子词“思乡”配合角色“诗人苏东坡”,生成了一首有浓浓思乡之情的五言律诗。接下来我们看看种子词配合角色生成摘要的例子。
任务:生成摘要
介绍:摘要应与种子词“ChatGPT“相关
角色:中学生
prompt:以中学生的口吻为这篇关于ChatGPT的文章生成摘要[插入文章内容]
输入prompt:
ChatGPT输出:
从输出结果来看,ChatGPT确实以中学生的口吻生成了通俗易懂的摘要。种子词配合角色,让ChatGPT的输出更加个性化和人性化。
既然种子词如此重要,那么如何发现种子词呢?以下几种方法可供参考。
在寻找种子词时,需要考虑场景、目标、内容类型等因素,并尝试不同的方法。充分利用种子词,不断探索新的使用方法和技巧,以生成更加精准、有效、符合期望的文本内容。有了种子词,输出内容大致符合我们的预期,但还有待控制。接下来介绍如何控制输出。
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