如何与大模型交互-Prompt

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系列文章见: 《回忆AI时代-从图灵机到人工智能》

Prompt的来源

大模型目前主要的交互方式是Prompt（提示词，下文统称”提示词“），因为大模型本质上是一个根据已有内容继续预测下一个Token的模型，假设模型内部其实一直在做这样的事情：

今天的天气很好，
↓↓↓
预测下一个 Token

如果你什么都不给它，它不知道应该生成什么。所以你必须给它一个开头如”请介绍一下机器学习”，告知大模型朝哪个方向继续生成，这就是”提示词“这个词的来源。

为什么不是问题

那大模型什么输入的不叫问题？ 来看一下问题与提示词差别：

Question（问题）	Prompt（提示）
一定是疑问句	不一定是问题
主要用于提问	可以是任何输入
例如：”什么是 AI？”	可以是一篇文章、一段代码、一张表格、一段角色设定等

我们聊天也叫Prompt、让模型生成一张图片也是prompt。

如何写好一个提示词

在日常应用大模型过程中写好一个提示词至关重要，它能帮你解决问题的同时还可以帮您节约Token的输出量，而Token量的节约也就是为你节约成本，因为目前大模型主要的计费方式就是Toekn。这里推荐一个实用的框架：

项目	含义	示例
C（Context）	背景	我正在学习大模型
O（Objective）	目标	帮我理解 Token
S（Style）	风格	通俗易懂
T（Tone）	语气	像老师讲课
A（Audience）	受众	零基础程序员
R（Response）	输出格式	Markdown，包含流程图和示例

提示词示例：

角色：
你是一位人工智能领域的大学教授。

任务：
请讲解什么是 Transformer。

背景：
我是一个刚学习深度学习的人，
已经掌握Python和神经网络，
但没有学习过Attention。

要求：
1. 从为什么需要Transformer开始
2. 再讲Self-Attention
3. 最后讲Encoder和Decoder
4. 使用生活中的例子
5. 尽量不要使用复杂数学公式

输出：
使用Markdown，
包含流程图，
最后给出一个PyTorch示例。

一个好的Prompt并不是越长越好，而是目标明确、上下文充分、要求具体、输出格式清晰。当你把模型当作一位专业人士，清楚地说明”你是谁、要做什么、为什么做、希望如何输出”，回答质量通常会明显提升!