大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

提示词工程在优化语言模型性能和确保上下文相关响应中起着关键作用。本章将探讨提示词工程师应牢记的重要应该做与不应该做,以创建有效的提示词并在项目中实现理想的结果。

提示词工程的应该做

  • 应该了解任务要求:在制定提示词之前,了解具体的任务要求和目标。清晰理解任务确保提示词能引导语言模型生成所需的响应。

  • 应该使用上下文相关的提示词:制作提供充分上下文和相关信息的提示词,使语言模型能够生成准确且有意义的响应。

  • 应该迭代和优化:反复测试和优化提示词,找出改进点并优化模型性能。

  • 应该考虑用户反馈:收集并考虑用户反馈,以改进提示词设计并有效地满足用户需求。

  • 应该监控和评估提示词性能:定期监控提示词的有效性并评估模型响应,以发现潜在问题和偏见。

提示词工程的不应该做

  • 不应该使用模棱两可的提示词:避免使用可能导致语言模型生成不一致或无关响应的模棱两可的提示词。

  • 不应该过度泛化提示词:避免过度泛化提示词,以免模型生成含糊或不准确的响应。

  • 不应该忽视伦理考虑:不要忽视偏见减轻、用户隐私和公平性等伦理考虑。

  • 不应该忽视领域知识:提示词工程师不应忽视领域知识,因为了解领域对于制作上下文适当的提示词至关重要。

  • 不应该仅依赖自动化指标:尽管自动化指标提供了有价值的见解,提示词工程师不应仅依赖它们。结合人工评估和用户反馈进行全面的提示词评估。

提示词工程最佳实践

  • 了解目标受众:了解目标受众并根据他们的语言和偏好调整提示词,以提升用户体验。

  • 提供清晰的指示:确保提示词包含清晰的指示或指南,以有效引导语言模型。

  • 保持提示词简洁:简洁的提示词减少模糊性并提高模型响应质量。

  • 考虑多语言支持:对于多语言提示词工程,考虑支持多种语言和文化的提示词。

结论

理解任务要求、使用上下文相关的提示词以及不断迭代改进是成功的提示词工程的重要方面。避免模棱两可的提示词并考虑伦理问题确保负责任和可靠的提示词设计。

通过遵循最佳实践并结合用户反馈,提示词工程师可以创建有效的提示词并在他们的提示词工程项目中实现理想的结果。

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

08-调优和优化技术

09-预训练和迁移学习

10-设计有效提示词

11-提示词生成策略

12-监控提示词效果

13–特定领域的提示词

14–ACT LIKE提示词

15–INCLUDE提示词

16–COLUMN提示词

17–FIND提示词

18–TRANSLATE提示词

19–DEFINE提示词

20-CONVERT提示词

21–CALCULATE提示词

22–生成创意提示词

23–CREATE A LIST提示词

24–确定原因提示词

25–评估影响提示词

26–推荐解决方案提示词

27–解释概念提示词

28–大纲步骤提示词

29–描述优势提示词

30–使用EXPLAIN DRAWBACKS指令

31–缩短提示词

32–DESIGN SCRIPT 提示词

33–CREATIVE SURVEY 提示词

34–分析工作流程指令

35–设计入职流程指令

36–开发培训计划提示词

37–设计反馈流程提示词

38–制定留存策略提示词

39–分析SEO提示词

40–制定销售策略指令

41–创建项目计划提示词

42–分析客户行为提示词

43–创建内容策略提示词

44–创建电子邮件活动提示词

45–程序员提示词

46–基于HR的提示词

47–基于金融的提示词

48–营销基础提示词

49–基于客户服务的提示词

50–思维链提示词

51–先问后答提示词

52–填空提示词

53–透视提示词

54–建设性的批评提示词

55–比较提示词

56–反向提示词

57–社交媒体提示词

58–高级提示词

59–新创意和文案生成

60–伦理考虑

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