探讨人工智能提示工程的先进技术
人工智能(AI)通过自动化任务、分析大型数据集和提供智能见解，彻底改变了各个领域。在人工智能的众多进步中，自然语言处理(NLP)脱颖而出，使机器能够理解和生成人类语言。有效NLP应用的核心是提示工程的概念，其涉及设计输入（提示）来指导OpenAI的GPT-3和GPT-4等AI模型生成所需的输出。本文深入探讨了提示工程的先进技术，重点介绍了这些方法如何提高人工智能性能和可靠性。
提示基础知识
提示是使用自然语言（如英语）向人工智能工具解释个人想要得到什么以获得响应的过程。大型语言模型(LLM)是一种人工智能工具，可以根据接收到的内容生成类似人类的文本。提示的目的是明确个人希望从LLM中得到什么，以获得准确且有意义的输出。
在进入更高级的提示工程技术之前，先来看看都有哪些提示。
背景与指导的力量：人工智能的提示工程
为了充分利用语言模型，需要在提示中包含背景和说明。背景帮助模型理解情况，而指令则告诉模型该做什么。例如，假设有一个提示：“作为一名健康博主，总结南方饮食的4大点。”背景帮助模型理解如何从一定的角度和深度来处理摘要。该指令告诉模型要关注什么，以及产生什么作为输出。这很重要，因为这可以减少歧义，减少获得不相关或偏离主题的输出的机会，为人工智能提供更多控制权，并节省时间，因为以更少的沟通来获得所需的结果。
提示工程的先进技术
1、零次提示
零次提示是指没有向大语言模型提供任何示例或背景。当需要快速回答简单问题或只是一般话题时，它非常有用。
示例：能解释一下机器学习吗？
一次提示
一次提示是指根据单个示例或背景从用户那里提取响应。
例如：将中文“他喜欢踢足球”翻译成英文。
输出：“He likes playing football.”
2、信息检索
信息检索提示是将大型语言模型（LLM）视为搜索引擎的过程。当要求生成人工智能回答一个非常具体的问题以获得更详细的答案时。一些LLM在信息检索提示方面更有效，因为其可以访问大量数据。
示例：在活动中使用社交媒体营销的主要优势是什么?
3、创意写作提示
编写创意内容提示是创建原创故事、吸引人的故事和符合观众需求和兴趣的原创文本的好方法。以下是一个创意内容提示示例，其挑战了GPT3.5生成式人工智能，使其跳出框框思考：
示例：写一首关于太阳的短诗。
4、背景扩展
背景扩展是提示工程中最先进的技术，其涉及丰富人工智能(AI)所给出的背景以提高其理解力的过程。编写背景扩展提示的最有效方法之一是使用5个“W”和“How”方法。这种方法包括通过询问与其主题相关的问题来扩展查询，例如“谁”、“什么”、“哪里”、“何时”、“为什么”和“如何”。以下示例使用5个“W”和“How”方法来扩展语句：
示例：“水果有益健康”。
使用5个“W”和“How”方法，可以制定提示。
5、内容摘要
当涉及到提示工程时，具有特定重点的内容摘要是让人工智能关注的最重要的事情之一。当想创建简洁、高质量的摘要，来抓住希望人工智能关注的内容的本质时，这一点尤其重要。
当为内容摘要创建具体说明时，可以让AI轻松突出显示希望其重点关注的文本部分。
示例：总结这篇关于网站优化的文章，但只关注与[文章主题]优化相关的策略。
6、模板填充
通过模板填充，将能够轻松创建灵活且有组织的内容。将使用带有占位符的模板，以便可以快速自定义不同的场景或输入，同时保持相同的格式。还可以在模板填充中使用变量和占位符自定义模板。这允许为占位符定义多个变量。这是内容管理者和网络开发人员在其网站上创建许多定制的人工智能生成的内容片段时常用的策略。例如，如果正在运行电子商务网站，可以使用标准的产品描述模板。然后，人工智能可以填充产品名称、产品功能、价格等字段，以根据每个响应生成新的产品描述。
7、提示重构
使用提示重构或AI提示自定义，可以巧妙地更改提示的措辞，同时保留查询的原始意图。这可能导致语言模型生成多个响应，这些响应对原始意图的响应不同。
例如，在保持主题的同时使用同义词或改写问题是保持意图一致的一种方法。这将导致答案的细微差别，这在寻找不同的想法时尤其有用。
8、提示组合
在提示组合技术中，不同的提示或问题被组合成一个多层次的提示，给人工智能一个完整的回答。
示例：解释共享主机和虚拟专用服务器(VPS)主机之间的区别，并建议哪一个更适合小型电子商务网站？
9、迭代提示
迭代提示是通过提出后续问题来建立先前答案的另一种好方法。这可以更深入地探索主题，获取更多信息，或消除原始答案中的任何困惑。
迭代提示要求关注AI的初始响应。可以使用后续问题来解释答案的特定部分、探索子主题或要求澄清。
如果需要收集更详细的信息，迭代提示尤其有用。擅长NLP的LLLM可以使用迭代提示，以更人性化的方式构思答案。
提示1:“数据科学是什么?”
一旦ChatGPT生成答案，就可以继续在同一个聊天中询问ChatGPT。
提示2：“它的优点是什么？”
ChatGPT将根据前面的提示进行回答，并生成数据科学的输出优势，即使它一次又一次地提到“它”而不是使用“数据科学”。
总结
综上所述，以上都是人工智能提示工程的技术艺术。提示工程中的先进技术利用ChatGPT或其他人工智能与人类进行提示交互，并以正确的方式使用它们将产生最佳输出。
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