Prompt 工程

我们下面介绍常用的 Prompt 方法。

5 级 Prompt

《TELeR: A General Taxonomy of LLM Prompts for Benchmarking Complex Tasks》论文中总结了 5 级 Prompt 方法，如下图所示。

如上图所示，第一级的 Prompt 只是简单地用一句话表示高级的目标；第二级的 Prompt 还包括各个子目标；第三级的 Prompt 还包括一个列表，详细给出要完成的高级任务的步骤；第四级的 Prompt 还要求模型解释它的输出；第五级的 Prompt 还包括一个描述：指出会如何评估模型的输出，并给出 Few Shot 的例子。

6 个策略

OpenAI 官方的 Prompt 工程指南（英文版，中文简介）给出了 6 个策略：

第 1 个策略是：写清楚指令，这包括：

第 2 个策略是：提供参考文本，要求从这个文本中提取答案，减少幻觉，这包括：

第 3 个策略是：将复杂的任务拆分为更简单的子任务，这包括：

第 4 个策略是：给模型时间去思考，这包括：

第 5 个策略是：使用外部工具，这包括：

第 6 个策略是：系统测试提示修改带来的变化，这包括：

练习

课程

Prompt 优化工具

Playground

示例

看多了 Prompt 例子，我们就知道该怎么写了。

首先是 OpenAI 的官方 Prompt Example，必看。

其次是各种 Prompt 分享社区中很多神人的分享：

然后是一些 GPT System 的 Prompt，包括下面的 GPT System：

这里是获得 System Prompt 的一些方法（Website）。

这里是我摘录的一些有趣的 Prompt

最后，OpenAI 让我们可以设置一些个性化的 Prompt，配置方法如这个 Github 所述。

参考

Paper

##

Index Previous Next