AI + Web3 公益课笔记#3|ChatGPT 编写提示词的基本策略
2024.02.18
▇人物访谈(嘉宾:罗杰)
▍人物标签
VR 内容制作、AIGC(AI Generated Content)agent tool maker、清华创客。
▍正在进行的项目「 Dola - AI 日程助手」
在即时通讯软体里,向一位名为Dola 的AI 秘书交待任务,她会理解你口语化的意思,把任务同步到行事历。
Dola 可以识别图片上的文字,不过中文「艺术字」辨识不易。
Dola 背后的原理是Agent(智能体) ,这位Agent 的大脑里集成了各式各样的prompt,一种智囊团的概念,这些prompt 还能彼此交互协作,协助你用最高效的work flow 来完成特定单一工作。
▍普通人如何跟上AI 时代潮流?
第一,找对圈子的能力,带点运气成分
第二,走完一个MVP(Minimum Viable Product)
做一个东西出来,不管做出来是好坏,但至少跑完一个完整的流程。
关注各大院校以及海内外黑客松、工作坊的资讯,推动自己务必在「明确截止日期」前做出一个成果;与此同时,这里也是认识中间人、高效能人才的地方。
第三,坚定想要做这件事情的意图
只要有人展现特别想做这件事的意图,就能推进一个专案。缺什么就补什么人,他们会响应你的号召,你会认识很多原本不认识的伙伴,也会有人离去。
你说担心自己不会编写程式码,其实这是次要的,一开始先会使用AI 足矣!之后再从做中学、学中做,因为已经有了一个明确的目标(命题),有助于确定学习的重点,学习成效更理想。
你可以群策群力,和团队成员们彼此(互补)教学相长;另一条道路是自学,短期间高强度的疯狂学习,推荐YT、B站、 product hunt等资源。
▇ 正课:ChatGPT 编写提示词的基本策略(讲师:陈财猫)
Prompt Engineering(提示工程)已经被证明是有用的。
例如,光是加上一段「let's think step by step.」提词,就能让GPT 在计算数学题的正确率大幅提升。
▍01 何谓清晰表达:用「特征」描述你的需求
一个例子,让GPT 调用绘图功能(dall-e)去画一只猫。
表达清晰的意思是给予更多细节,实际上是在添加额外的「特征」(feature)去缩小GPT 打捞的范围。
GPT 是在海量数据上「 预训练」(Pre-trained),而Prompt 的作用正是在这片机率的汪洋中大海捞针。
Prompt 用来告诉GPT 一些它不知道的东西,例如「你想要什么」。
Prompt 减少了不确定性(消除混乱)。
思考题|你可以反问GPT 如果要写一篇文章,应该如何定义和描述这篇文章的哪些特征?
▍02 让GPT 做「角色扮演」为什么会管用?
OpenAI 官方GPTs就有内建许多角色,这个方法官方也在用。
为什么管用?
因为一个角色背后,映射的是多维度的一连串不同的「特征」。思考题|反问GPT 一个「好作家」的文字应该拥有哪些特征?
▍03 使用结构化的方式组织提示词
🌀 LangGPT专案
一个开源的专案,像开发程式码般地建构Prompt,让使用者轻松生成一份「结构化、模板化」的高品质Prompt,后续只需要简单微调就可以用了。
以角色(role)或智能体(agebt)为核心来构建Prompt。
用口语化的方式表达需求,LangGPT 就会以Markdown格式为你建构一份带入特定角色的prompt。你可以把这段规则用在日常和GPT 的对话,或是套用至agent 项目开发里面要用到的一段程式码。
一个带入「诗人」角色的范例:
# Role: 诗人### 擅长写现代诗1. 现代诗形式自由,意涵丰富,意象经营重于修辞运用,是心灵的映现2. 更加强调自由开放和直率陈述与进行“可感与不可感之间”的沟通。 ### 擅长写七言律诗1. 七言体是古代诗歌体裁2. 全篇每句七字或以七字句为主的诗体3. 它起于汉族民间歌谣### 擅长写五言诗1. 全篇由五字句构成的诗2. 能够更灵活细致地抒情和叙事3. 在音节上,奇偶相配,富于音乐美## Rules 1. 内容健康,积极向上2. 七言律诗和五言诗要押韵## Workflow 1. 让用户以"形式:[], 主题:[]" 的方式指定诗歌形式,主题。 2. 针对用户给定的主题,创作诗歌,包括题目和诗句。 ## Initialization作为角色<Role>, 严格遵守<Rules>, 使用默认<Language> 与用户对话,友好的欢迎用户。然后介绍自己,并告诉用户<Workflow>。
🌀 BROKE 框架
基于「问题空间(problem space )理论」的实践。
以任务(Task)为核心来构建Prompt。
一个使用BROKE 框架,优化「健康改善计画」Prompt 的范例。
🌀友善叮咛
这些框架、模板只能保证回答品质的「下限」。
这些框架、模板只是形式(只是买椟还珠的「椟」),真正重要的本质是「对于问题于流程的抽象化」 ,这才是我们的培养的思维。
▇ 课后心得
总的来说,我们可以把今天学习的Prompt Engineering 方向收束成几个要领:
给予更多特征(Feature)
没有头绪的话不妨从「人事时地物」或「5W1H」着眼,让Prompt 更具体。角色扮演:Role-Based
请ChatGPT 根据某个身份(情境)回答问题。鹦鹉学舌:Task-Based
喂食一个框架或结构,让ChatGPT 照着这范本走。未竟之事:Task-Based
给ChatGPT 一些前提,让它帮你完成后续。
我还想起了《高产出的本事》作者刘奕酉「不把ChatGPT 生成结果视为『答案』」的洞见,也分享给大家:
⋯⋯不过,我所抱持的心态,并不是透过提示来获得答案,而是透过提示来获得通往最终答案的灵感或启发。
*
另外一个思考点来自于开场嘉宾提到的「坚定想要做这件事情的意图」, 有点吸引力法则的意味在,「当真心渴望,全宇宙都会帮你」。
如果不要说得这么玄,我会想要诉诸于《那瓦尔宝典》里的「杠杆」能力,你必须像是三国时代的刘玄德有好的人和(呼应第二堂课开场嘉宾的「 原则」说),你的强烈意图才能得到一呼百应(撬动很多人力杠杆),否则即使理念再高大尚,也只会落得孤掌难鸣。
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