提示工程是指精心设计、完善和测试文本提示以从GPT-3或GPT-4等语言模型获得所需输出的过程。由于这些模型不具备明确的特定任务知识，因此它们依赖从用户收到的文本提示来生成相关且准确的响应。

如果您好奇这一切如何适应更广泛的人工智能生态系统，ChatGPT-3、ChatGPT-4、Llama2、GoogleBard和其他用于创建聊天机器人的大型语言模型的有效性。您可以将提示工程视为就像在搜索引擎中提出正确的问题一样，可以使您获得的结果产生巨大差异，精心设计的提示可以极大地提高模型输出的质量和相关性。

什么是即时工程?

即时工程是一门多方面的学科，平衡语言模型的技术性与有效沟通的艺术。这是关于在广阔的可能性海洋中航行，以达到准确、相关和富有洞察力的响应的预期目的地。

制作提示

制作正确的提示就像给照片取景一样。您定位、聚焦和调整设置的方式可以极大地改变最终的图像。

主要考虑因素包括：

清晰度：不明确的提示可能会导致不明确的答案。尽可能清晰和具体非常重要。

上下文：有时，提供一些背景信息可以帮助模型更好地理解上下文并产生更相关的输出。

长度：虽然详细是好的，但过长的提示可能会导致输出被截断，特别是在游戏中有字数限制的情况下。

如何成为世界一流的提示工程师

有时，简单和直接是关键。当处理可以生成大量输出的庞大模型时，明确可以充当指路明灯。

例如：

引导思维：要求模型“一步一步思考”可能会导致它产生更有条理和结构化的响应。

简化：当试图理解复杂的主题或针对可能不熟悉高级术语的受众时，指示模型“用简单的术语进行解释”可能非常有价值。

直接性：明确的提示可以消除潜在的歧义，确保模型的响应符合用户的期望。

理解模型的行为

当我们谈论理解模型的行为时，这类似于在演奏乐曲之前理解乐器的细微差别。每个模型，尤其是像GPT-3或GPT-4这样的复杂模型，都有特定的模式、趋势和怪癖。

这对用户意味着什么?

可预测性：了解模型通常如何对各种输入做出反应可以帮助预测其输出。例如，该模型对于某些触发因素可能会更加冗长，或者可能倾向于某些类型的类比。

定制输入：如果您意识到模型有某些倾向，您可以精心设计提示来利用或避免这些倾向。

效率：了解模型的行为可以简化流程，节省时间和计算资源，而不是盲目地尝试不同的提示。

迭代细化

将此视为雕刻。您从一个粗略的形状开始，不断完善，直到实现您设想的杰作。

为什么这很重要?

精度：第一个输出可能并不完美。完善提示有助于逐渐接近所需的答案。

适应性：当您收到输出时，您将了解有关模型当前行为的更多信息，并可以相应地调整提示。

优化：随着时间的推移，您将更好地了解哪些提示最有效，从而与模型进行更快、更有效的交互。

跨变体测试

这类似于工业中的产品测试。在最终确定产品之前，会在各种条件下进行测试，以确保一致性和可靠性。

好处是：

可靠性：确保模型在不同的提示变化中提供一致的结果，减少现实场景中出现意外输出的可能性。

多功能性：此过程有助于理解模型的范围和多功能性。知道它能做什么和不能做什么的界限是件好事。

质量保证：通过测试变化，您实质上是在对模型的响应进行质量检查，以确保它们符合特定标准。

虽然上述几点看起来技术性很强，但也有一种美感和艺术性可以促进工程设计。这类似于与来自不同文化的人交流。这涉及理解、创造力和系统测试。

与所有技术方法一样，快速工程也并非没有障碍。确保模型不会产生有偏见、不正确或不适当的响应至关重要。这就是迭代细化过程发挥作用的地方，确保提示导致负责任和道德的人工智能行为。

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