你是否曾經想過，當你在使用ChatGPT這樣的AI模型時，你輸入的文字是如何影響模型的輸出的？你是否知道，有一些特殊的文字，可以像咒語一樣，引導模型發揮出最大的能力，甚至讓它做出你想不到的事情？你是否想了解，如何與模型有效地溝通，讓它成為你的得力助手，而不是你的對手？

如果你對這些問題感興趣，那么本文就是為你準備的。本文將從淺到深，揭示ChatGPT提示詞背后的本質，讓你了解AI提示詞的實用技巧和原則，以及提示詞工程的意義。

指令性提示詞的作用和來源

指令性提示詞，顧名思義，就是具有指令性質的提示詞。它們通常是一些特定的格式或者語氣，用來告訴ChatGPT你想要它做什么，或者你想要它以什么樣的方式回答你。指令性提示詞的作用，就是讓ChatGPT更好地理解你的意圖，更準確地滿足你的需求，更有效地展示它的能力。

指令性提示詞的來源，其實是ChatGPT的訓練數據。ChatGPT是基于GPT這個大型的預訓練語言模型，通過強化學習的方法，使用人類反饋來進行微調的。也就是說，ChatGPT是通過觀察和模仿人類的對話方式，來學習如何與人類交流的。而人類的對話方式，往往是有規律和邏輯的，比如，當我們想要教別人一些知識時，我們會用一些特殊的格式或者語氣，來引導對方的思考，比如：

• 步步思考：這是一種常見的教學方法，通過將一個復雜的問題分解成若干個簡單的步驟，讓對方按照順序思考，從而達到逐步深入的效果。比如，你可以這樣問ChatGPT：“步步思考：如果你想要畫一幅風景畫，你需要準備哪些工具和材料？第一步，你需要什么？”
• 請在回答前安靜思考：這是一種提高對方注意力和專注度的方法，通過讓對方在回答前先停頓一下，思考一下，來避免一些隨意或者錯誤的回答。比如，你可以這樣問ChatGPT：“請在回答前安靜思考：你認為人工智能的最大優點是什么？”

這些格式或者語氣，就是指令性提示詞的例子。它們可以讓ChatGPT知道你想要它做什么，或者你想要它以什么樣的方式回答你。當然，這些指令性提示詞，并不是一成不變的，你也可以根據你的需要，自己創造一些新的指令性提示詞，只要它們能夠讓ChatGPT明白你的意圖，就可以起到作用。

與模型溝通的技巧和注意事項,包括提示詞的格式

在使用ChatGPT模型進行文本生成或對話時，我們需要注意一些與模型溝通的技巧和注意事項，以便讓模型發揮出最佳的效果。這些技巧和注意事項包括提示詞的格式、多輪對話、上下文信息等。在本節中，我們將逐一介紹這些技巧和注意事項，并給出一些實例和解釋。

1. 提示詞的格式

提示詞是指我們輸入給模型的文本，用來引導模型生成我們想要的輸出。提示詞的格式非常重要，因為它會影響模型的理解和回應。提示詞的格式可以分為兩種：指令性提示詞和非指令性提示詞。

指令性提示詞是指我們用來告訴模型我們想要它做什么的文本，例如“寫一首詩”、“生成一張圖片”、“回答這個問題”等。指令性提示詞通常需要遵循一定的規則和結構，以便讓模型識別出我們的意圖和要求。指令性提示詞的規則和結構可以根據不同的模型和應用而有所不同，但一般來說，有以下幾個原則：

• 使用明確的動詞和名詞，例如“寫”、“生成”、“回答”、“創建”等，而不是模糊的詞語，例如“試試”、“看看”、“想想”等。
• 使用括號或其他符號來標記出我們想要的輸出的類型或格式，例如“(詩)”、“[圖片]”、“<問題>”等，而不是直接輸入我們想要的輸出的內容，例如“一首關于春天的詩”、“一張風景畫”、“誰是世界上最聰明的人”等。
• 使用逗號或分號來分隔出不同的參數或選項，例如“寫一首詩(主題:春天,格式:五言絕句)”、“生成一張圖片(風格:印象派,內容:花園)”、“回答這個問題(來源:百度百科,關鍵詞:AI)”等，而不是使用連詞或句號，例如“寫一首關于春天的五言絕句”、“生成一張印象派風格的花園畫”、“從百度百科上找到AI的定義并回答”等。

非指令性提示詞是指我們用來與模型進行對話或交流的文本，例如“你好”、“你喜歡什么”、“你覺得這個怎么樣”等。非指令性提示詞通常不需要遵循特定的規則和結構，但需要注意以下幾個原則：

• 使用禮貌和友好的語氣，例如“你好”、“請”、“謝謝”、“對不起”等，而不是粗魯和冒犯的語氣，例如“嘿”、“快點”、“閉嘴”、“滾”等。
• 使用簡潔和清晰的語言，例如“你喜歡什么”、“你覺得這個怎么樣”、“你能告訴我嗎”等，而不是冗長和模糊的語言，例如“你有沒有什么特別喜歡的東西”、“你對這個東西有什么看法”、“你能不能把你知道的都說出來”等。
• 使用適當的標點符號和換行符，例如“你好，我是一個AI模型。”、“你喜歡什么？\n我喜歡音樂。”、“你覺得這個怎么樣？\n這個很有趣。”等，而不是缺少或過多的標點符號和換行符，例如“你好我是一個AI模型”、“你喜歡什么我喜歡音樂”、“你覺得這個怎么樣這個很有趣”等。

提示詞的格式對于模型的輸出有很大的影響，因為它會影響模型的理解和回應。如果我們使用正確的提示詞格式，模型就能更好地識別出我們的意圖和要求，從而生成更符合我們期望的輸出。如果我們使用錯誤的提示詞格式，模型就可能會產生錯誤或不相關的輸出，或者無法生成任何輸出。因此，我們在使用ChatGPT模型時，需要注意提示詞的格式，以便讓模型發揮出最佳的效果。

2. 多輪對話

多輪對話是指我們與模型進行的連續的對話，而不是一次性的輸入和輸出。多輪對話可以讓我們與模型建立更深入的交流和理解，也可以讓模型生成更豐富和有趣的輸出。多輪對話的優點有以下幾個：

• 可以讓我們更好地表達我們的意圖和要求，例如我們可以通過多輪對話來細化我們想要的輸出的類型、格式、內容等，也可以通過多輪對話來提出我們對模型的輸出的反饋和建議。
• 可以讓模型更好地理解我們的輸入和輸出，例如模型可以通過多輪對話來詢問我們的輸入的含義、目的、背景等，也可以通過多輪對話來解釋或補充它的輸出的來源、原理、細節等。
• 可以讓我們和模型之間產生更多的互動和趣味，例如我們可以通過多輪對話來與模型進行閑聊、游戲、競賽等，也可以通過多輪對話來欣賞或評價模型的輸出的風格、創意、效果等。

多輪對話的缺點有以下幾個：

• 可能會增加我們和模型之間的溝通成本和時間，例如我們可能需要花費更多的時間和精力來輸入和閱讀更多的文本，也可能需要花費更多的時間和精力來處理和解決更多的問題和錯誤。
• 可能會降低模型的輸出的質量和一致性，例如模型可能會在多輪對話中產生重復、矛盾、無關或不合理的輸出，也可能會在多輪對話中忘記或混淆之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
• 可能會引起我們和模型之間的誤解和沖突，例如模型可能會在多輪對話中表現出不禮貌、不友好、不合作或不誠實的態度，也可能會在多輪對話中違反我們的期望、要求或規則。

因此，我們在使用ChatGPT模型進行多輪對話時，需要注意以下幾個原則：

• 根據我們的目的和需求，選擇合適的對話次數和長度，不要過多或過少，不要過長或過短。
• 在每一輪對話中，保持輸入和輸出的清晰和簡潔，不要含糊或冗長。
• 在整個對話過程中，保持輸入和輸出的連貫和一致，不要跳躍或矛盾。
• 在必要的時候，使用回顧和總結的方式，來復習和梳理之前的輸入和輸出的信息和邏輯。
• 在遇到問題或錯誤的時候，使用詢問和糾正的方式，來解決和避免之后的問題和錯誤。
• 在對話結束的時候，使用感謝和告別的方式，來結束和評價整個對話的過程和結果。

3. 上下文信息

上下文信息是指我們與模型進行對話或文本生成時，所涉及的相關的背景知識、前提條件、目標結果等。上下文信息對于模型的輸出有很大的影響，因為它會影響模型的理解和回應。上下文信息的優點有以下幾個：

• 可以讓我們更準確地表達我們的意圖和要求，例如我們可以通過提供上下文信息來說明我們想要的輸出的主題、范圍、風格等，也可以通過提供上下文信息來說明我們的輸入的來源、目的、背景等。
• 可以讓模型更有效地理解我們的輸入和輸出，例如模型可以通過獲取上下文信息來判斷我們的輸入的類型、格式、內容等，也可以通過獲取上下文信息來生成我們的輸出的類型、格式、內容等。
• 可以讓我們和模型之間產生更多的共識和信任，例如我們可以通過提供上下文信息來與模型建立更緊密的聯系和合作，也可以通過提供上下文信息來驗證和評估模型的輸出的準確性和可靠性。

上下文信息的缺點有以下幾個：

• 可能會增加我們和模型之間的輸入和輸出的復雜度和難度，例如我們可能需要輸入更多的文本來提供上下文信息，也可能需要閱讀更多的文本來獲取上下文信息。
• 可能會導致模型的輸出的偏差和誤差，例如模型可能會根據上下文信息來生成不符合我們期望或要求的輸出，也可能會根據上下文信息來忽略或遺漏我們想要的輸出。
• 可能會引起我們和模型之間的不一致和不匹配，例如模型可能會根據上下文信息來使用不適合我們的語言或風格，也可能會根據上下文信息來假設或推斷我們不知道或不同意的事情。

因此，我們在使用ChatGPT模型時，需要注意以下幾個原則：

• 根據我們的目的和需求，選擇合適的上下文信息的數量和質量，不要過多或過少，不要過雜或過簡。
• 在輸入和輸出中，明確地標記出上下文信息的來源和類型，不要混淆或遺漏。
• 在輸入和輸出中，合理地使用上下文信息的內容和邏輯，不要錯誤或矛盾。
• 在必要的時候，使用更新和清除的方式，來維護和管理上下文信息的狀態和變化。
• 在遇到問題或錯誤的時候，使用檢查和糾正的方式，來解決和避免上下文信息的影響和干擾。
• 在對話結束的時候，使用總結和反饋的方式，來結束和評價上下文信息的作用和效果。

總結

希望通過本文，你能夠對ChatGPT提示詞有一個更深入的認識，也能夠運用這些技巧和原則，讓ChatGPT火力全開，為你提供更好的服務。請繼續閱讀，讓我們一起開始吧！

以上就是本文的內容，希望對你有所幫助。如果你對GPT模型和提示詞有興趣，可以繼續探索和學習。如果你有任何問題或建議，可以在評論區留言，我會盡力回復。謝謝你的閱讀和支持。

本文轉載自 ??AI小智??，作者： AI小智