玩转AI，提示词是你最好的伙伴！_关于培训课程开发的ai提示词

1.2 日，我在 AI 提示词的学习中，收获了很多的新知识，探索到了一个全新的领域，这里我将把自己学到的知识展现给大家，让大家也能够快速的了解 AI 提示词。

一、初识 AI 提示词

提到AI提示词，我们便遇到了第一个新概念Prompt。什么是Prompt呢？我们询问ChatGPT，他会给出如下的结果： 我们简单概括一下，Prompt 就是提示工程（Prompt Engineering）是指在使用自然语言处理（NLP）模型（如GPT-4）时，设计和优化输入文本（即提示的过程）。这一过程旨在更有效地引导模型生成所需的输出结果。提示工程的关键在于提高模型的表现，使其更准确、有趣或符合特定上下文要求。

OpenAI的一个官方文档：OpenAI Platform 这篇文章讲的是prompt的基础，文章是全英文的，有条件的可以去看一看，收获会非常大。这里推荐两个B站的视频他们讲的是GPT的生成原理：

1.UP Yjango（于建国博士）的【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流 _哔哩哔哩_bilibili

2.UP“新石器公园”的终于有人把 chatGPT 说清楚了 哔哩哔哩_bilibili

通过这两个视频我们可以了解到ChatGPT是如何理解人类文明和人类语言的，在了解了之后，你才会理解很多prompt中遇到的问题。（就比如后文的token在视频中便有所体现）

二、初识 AI 提示词框架

而如何编写prompt呢？我相信这是目前很多人的疑问想要编写prompt，就要先找到自己的需求这里借用一个好用的方法论“如果某事你重复做了三遍，那么你就要思考如何将他自动化”。就举一个最简单的例子，我们每次进一个新的群是不是都要自我介绍，那么我们就可以做一个自我介绍的prompt，里面包含的内容有：1.我是谁？2.所在城市3.个人介绍4.个人职业生涯历程5.目前就要方向等等。这样在你发送的对象不同时稍微改一改提示词，就可以快速的解决这个问题。

再举一个例子。如果你想让AI帮忙阅读文档并给出一个靠谱的答案是，也可以简单的写一个prompt。通过定义Role、Profile、Goals、Constrains、Skills、Workfiows、Attention等，可以完成这个提示词的编写。

也许这里你可能有些看不懂，那你可以大致的把他理解成提示词框架的一种。提示词框架很重要，一个好的提示词框架可以让你的编写更加有效。

提示词的框架有很多，有简单的，也有复杂的，那我们不妨从最简单，最基础的STAR框架入手，不知道什么是STAR？那先看看下面这个框架：

• 情境（Situation）：
• 任务（Task）：
• 行动（Action）：
• 结果（Result）：

看到框架还是无从下手？那我们可以请 ChatGPT 帮忙： 你有使用ChatGPT尝试吗？如果尝试了，那么恭喜你，你已经写出了第一个提示词，没错，就是这个： 来回忆一下你是怎么写出来的吧：

1.懂原理

2.找需求

3.用框架

三、初识 token 重要参数——token

接下来，是Prompt极其最重要的一个知识点：token

（一）、什么是 token

在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个 token 可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个 token 通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 token 可能是一个字，也可能是一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。

在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 tokens。这些 tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个 token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个token 的预测，也可以是该 token 的属性预测，如词性、情感等。

训练 token 的数量会影响模型的性能和