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提示公式:“按照以下指示生成[任务]:[指令]”
角色提示技术们对于特定上下文或受众的文本非常有用常用。
提示公式:“作为 [角色] 生成 [任务] ”
结合上面指令提示技术
作为 客户服务代表 按照以下指示生成 专业且提供准确的客户回复:响应应该专业且提供准确信息
作为 律师 按照以下指示生成 符合相关法律法规的法律文件:文件应符合相关法律法规
准确示例:将 指令提示、角色提示 和 种子词提示技术 结合使用
这三要素十分重要,建议背下来熟读。
在这里面
指令提示用于确保产品描述具有信息量和说服力
角色提示用于确保描述是从市场代表的角度写的
种子词提示则用于确保描述侧重于智能手机的创新功能 (围绕宾语)
标准提示是一个简单的方法,提供一个特定的任务来引导chatGpt输出。
例如你想生成一篇新闻文章的摘要,您可以提供一个任务 如:总结这篇文章
提示公式:“生成一个[任务]”
所以结合上面所说,我们可以结合三要素 指令提示,角色提示,种子词结合使用,增强chatGpt的输出。
零、一和少样本提示是用于从ChatGpt生成文本的技术,最少或没有任何示例。当在特定任务的数据有限或者任务是新的时候,这些技术非常有用。
提示公式:“基于[数量]个示例生成文本”
由于是英文翻译过来,比较直译,应当这么说:
将iphone20 Pro max 与 这款新智能手机进行比较,并且生成比较结果。
这种技术可以鼓励ChatGpt生成反思和思考性的文本。这种技术适用于撰写论文、诗歌或创意写作等任务。
为啥要有这个提示技术?因为这prompt技术是让chatGpt认为我们是在邀请chatGpt参与讨论与思考。
自洽提示是一种确保ChatGpt的输出与提供的输入一致。这种技术对于事实核查、数据验证或文本生成中的一致性检查等任务非常有用。
种子提示词的公式:跟指令“请根据以下种子词生成文本”,这种技术是控制模型生成文本与某个特定主题或者背景相关的方式。
这种技术生成更具解析性和可控性的生成文本
允许模型生成模拟两个或者多个实体之间的对话文本。通过为模型提供一个上下文和一组角色以及他们的角色和背景,要求模型在它们之间生成对话。
这种技术可用于训练更为稳定和抵抗某些类型攻击,例如要求生成的文本类型和任何特定要求或约束。
-。- 恭喜你!发现彩蛋。
记录到这里,本人读了剩下的几章,感觉都在说废话,这篇gpt提问艺术没啥用,个人感觉对于chatGpt的prompt,需要的是自己要多次进行调整才找到适合自己的prompt,以上内容用处不大 嘿嘿 哭死
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