提示词工程：如何让你的大语言模型听懂你的话

人工智能

2023-07-28 13:10:06

掌握提示词工程：让你的语言模型触手可及

想象一下，你拥有一个拥有无限知识和理解力的超级语言助手。这就是大语言模型（LLM）的本质，它们能够处理各种语言任务，从文本生成到翻译和回答问题。然而，LLM 的全部潜力只有在你能够有效地与它们交流时才能得以释放。

这就是提示词工程 的用武之地，它是一项神奇的技术，可以帮助你调整提示词，从而调整 LLM 的输出，就像一个熟练的音乐家调整弦乐器一样。通过提示词工程，你可以让你的 LLM 理解你的意图，并生成完全符合你期望的结果。

提示词工程：如何操作？

使用提示词工程控制 LLM 的输出很简单：

选择一个合适的 LLM： GPT-3、BERT 和 XLNet 等 LLM 各有优势，根据你的需求选择一个。
编写清晰准确的提示词： 确保你的提示词包含足够的信息，并且措辞清晰，避免使用歧义性的语言。
输入提示词并生成输出： 将你的提示词输入到 LLM 中，它将根据你的指示生成响应。
根据需要调整提示词： 如果你对输出不满意，可以修改你的提示词，并重新生成输出。

提示词工程的强大功能

提示词工程可以让你释放 LLM 的全部潜力，完成各种语言任务：

文本生成： 写出引人入胜的文章、故事、诗歌和代码。
语言翻译： 在语言之间无缝翻译文本。
问答： 让 LLM 回答你的问题，获得即时答案。
情感分析： 了解文本的情绪基调，洞察作者的意图。

提升你与 LLM 的对话

通过提示词工程，你不再是 LLM 的被动用户，而是变成一位熟练的对话者：

清晰表达你的意图： 使用精心设计的提示词，让 LLM 精确地理解你的需求。
提供必要的上下文： 在提示词中包含背景信息，帮助 LLM 做出正确的推断。
寻求澄清： 如果你对 LLM 的响应不确定，请使用提示词来寻求澄清或提供更多示例。

代码示例

以下是一个使用 Python 和 OpenAI GPT-3 API 执行提示词工程的示例代码：

import openai

# 设置你的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 编写你的提示词
prompt = """生成一篇关于提示词工程的文章。文章应该涵盖以下内容：
- 提示词工程的定义
- 如何使用提示词工程
- 提示词工程的应用
- 提示词工程的优点
- 提示词工程的局限性"""

# 发送提示到 GPT-3 并生成响应
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=1000
)

# 打印响应
print(response.choices[0].text)