美國專家的提示詞技巧實測，無論Kimi還是豆包都好用，吊打全網(wǎng)90%的提示詞課程，尤其是最后的懶人提示詞，太神了
比如引號把重點突出出來，破折號說明句子關系，有助于把句子結(jié)構(gòu)讓大模型理解。比如，我在編程調(diào)試bug時，我會把錯誤提示后面加上兩個破折號，在說什么情況下出現(xiàn)了這個錯誤提示，提交給Kimi，就可以大大幫助大模型理解我要干什么，實測有效。 序號，縮進等格式符號對于大模式理解是有幫助的，能用就用吧，反正不吃虧。 例如，直接讓大模型“幫我做一個成都的旅游攻略”，“寫一個公眾號爆款文案”，對于這類不明確的問題，大模型的回答也是模糊空洞的。但是如果說，“我十一要去成都玩3天，打卡地點要有文化古跡，交通方便，請做一個旅游攻略”，這樣就容易得到滿意的攻略了。 其實上下文context也可以算這個部分，美國專家把“上下文”和這個分開了，其實上下文就是表達準確的基礎。 “你是一個AI專家，正在給一個AI小白科普Self-Attention機制”，大模型扮演專家，你扮演小白聽眾，這個效果很不錯。 【04- 給出樣本example】
這是我們第一個稍微高級的提示技術(shù)。如果你聽過'少樣本學習（Few-shot learning）'，這就是它的含義?；旧?，你要給Kimi 一些示例輸入和一些示例輸出，即便沒有提更多具體要求，它看著例子，也能模仿出來，完美地回應符合了我想要的格式。
“你剛才的回答漏掉了什么？”這個方法幾乎簡單到不能再簡單了，但往往可以讓你得到好幾倍的結(jié)果。大語言模型在評估方面要比生成效果更好。所以，當你提出這個問題時，你實際上是在利用 大模型的評估優(yōu)勢。大模型后誕生的AI相比于之前的AI質(zhì)的提升，它有非常好的上下文理解能力和自我反思能力，通過多步的迭代式問答，讓結(jié)果變得更符合預期。 提問者指出通過提供給大模型思維鏈（CoT），可以大幅提升模型的推理能力和回答準確性，剛剛推出的劃時代的具有推理能力的o1就是利用了CoT的原理進行強化學習，只是讓大模型可以自己生成思維鏈數(shù)據(jù)進行學習。 思維鏈本質(zhì)上就是讓模型通過一步步推理，給出答案。這一點和人的思考方式也很像，當我們做一個復雜問題時，如果把問題拆解，一步步解答往往比直接回答問題得到的結(jié)果更好。我發(fā)現(xiàn)，告訴大模型“全面考慮”問題，也能得到更好的結(jié)果。 如果沒有用CoT甚至只是簡單的加一句“step by step”，中文是“一步一步”就可以讓模型準確率提升明顯。這個是可以在Kimi上驗證 strawberry里面有幾個r，直接問，回答就是2個 冠軍用的結(jié)構(gòu)化提示詞：CO-STAR CO-STAR，是一個深受推崇的結(jié)構(gòu)化提示詞，這正是 Sheila Teo 用來贏得新加坡 GPT-4 提示詞工程競賽的框架。CO-STAR的每個字母都代表提示詞的一個具體部分： 'C'代表“Context（上下文）” 你可以在這里給出任何相關的背景信息比如你自己或是你希望它完成的任務的信息。 'O'代表“Objective（目標）” 在這里，你需要給出非常明確的指示告訴 ChatGPT 你希望它做什么。 'S'代表“Style（風格 ）” 在這一部分，我們需要告訴 大模型 我們想要的寫作風格可以是有趣的，比如我們希望它以 魯迅 的風格來寫作或者像莫言那樣的風格。 'T'代表“Tone（語調(diào)）” 你希望回答的語調(diào)是什么？幽默的？冷靜的？有威脅性？情緒化的？ 'A'代表'Audience' ，即我們要告訴 大模型的聽眾是誰。比如說講法律，如果目標聽眾是幼兒園的孩子，那么結(jié)果會截然不同于目標聽眾是法學院學生的情況。 最后一個字母'R'，代表'Response' ——我們想要的回應類型。我們需要一份詳細的研究報告嗎？或者需要一個表格？我們需要一個復雜的編程格式，比如 JSON 嗎？或者只是一大堆文字？ 基本上，使用 CO-STAR 的指南，你需要提供的所有信息大模型都能處理，以便精確地回答你的問題。 如果你很懶，不想思考提示詞怎么寫，嫌CO-STAR太麻煩，不妨試試讓大模型自己寫提示詞。因為實際上，大語言模型是比人類更善用寫提示詞的。所以，我們只需要告訴大模型，我們要做什么，讓大模型自己設計一個提示詞可以了。 “幫我寫一篇關于人工智能的論文，請問我要提供什么信息給你”。 ************豆包的回答開始*********** 為了幫你寫一篇人工智能的論文，你可以提供以下信息： 論文的主題方向或具體題目，例如 “人工智能在醫(yī)療領域的應用”“人工智能對未來就業(yè)的影響” 等。 特定的格式要求，比如是否需要特定的引用格式（APA、MLA 等）。 是否有特定的結(jié)構(gòu)要求，比如是否需要明確的引言、正文和結(jié)論部分，或者是否需要加入案例分析等特定章節(jié)。 你對人工智能的總體看法，是積極的、消極的還是中立的？ 對于特定的人工智能應用領域，你的觀點和態(tài)度是怎樣的？ 你是否有過與人工智能相關的研究經(jīng)歷或項目經(jīng)驗？如果有，可以提供一些具體的細節(jié)和成果。 你是否了解一些特定的人工智能技術(shù)或算法？可以提供一些相關的名稱和簡要介紹。 你是否閱讀過一些與人工智能相關的文獻、書籍或報告？可以提供一些參考文獻的信息，以便我在論文中進行引用和討論。 如果你希望論文中包含特定的人工智能應用案例，可以提供案例的相關信息，包括應用領域、技術(shù)實現(xiàn)、效果等。 如果你需要特定的數(shù)據(jù)來支持論文中的觀點，可以提供數(shù)據(jù)的來源或需求方向，以便我進行數(shù)據(jù)收集和分析。 論文的目標讀者是誰？是專業(yè)的學術(shù)研究者、行業(yè)從業(yè)者還是普通大眾？ 論文的用途是什么？是用于學術(shù)研究、課堂作業(yè)、工作匯報還是其他目的？這將影響論文的語言風格和內(nèi)容深度。 ************豆包的回答結(jié)束*********** 哈哈，這招真是好用?。。∫皇菍＜业奶嵝盐艺媸遣恢腊。。?！ 最基本的——提問清晰具體：勤用表達格式的符號，問題明確具體有上下文，角色扮演有幫助。 進階的——給模型樣本，提醒模型反省，提示模型CoT 冠軍之選—— 結(jié)構(gòu)化的CO-Star 還有一個重要的“心法”大家要記住，就是“把AI當人看”，你再回頭看上面的這些不同層級的交流方式，或者像給一個下屬布置任務，或者像請一個專家?guī)兔?，其實你在現(xiàn)實中怎么和他們溝通，和AI也要用同樣的方式。像CoT，Step by Step很符合人類心理學特征，看來大模型的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡和人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)上的相似導致了行為上也相似，牢記這一點非常有用。 老周和您一起擁抱AI大模型，如有收獲，請點在看，轉(zhuǎn)發(fā)和點贊。
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