GPT 交互式提示工程

简介:交互式提示工程
人工智能领域,尤其是 GPT(生成式预训练变压器)等工具,凸显了即时工程的关键作用。 这篇扩展文章深入探讨了如何设计有效的提示,以从 GPT 等 AI 模型中获得出色的响应。

了解即时工程
即时工程不仅仅是提出问题或陈述;而是提出问题。 这是一门微妙的艺术和科学,会显着影响与人工智能模型交互的质量。 您制作提示的方式可以深刻影响人工智能响应的性质和有用性。 这项技能对于最大限度地发挥人工智能交互的潜力至关重要,尤其是在需要细致入微的理解和详细响应的复杂任务中。

人工智能模型的有效性,特别是像 GPT 这样复杂的模型,与其接收的输入密切相关。 精心构建的提示可以引导人工智能生成富有洞察力、准确且与上下文相关的响应。 相反,结构不当的提示可能会导致模糊、不相关甚至误导性的答案。 响应质量的这种差异强调了熟练的提示工程的重要性。

例如,像“告诉我历史”这样的模糊提示可能会导致人工智能产生笼统而肤浅的反应。 然而,像“描述欧洲文艺复兴时期的关键事件及其影响”这样更具体的提示会引导人工智能将其庞大的知识库集中到一个简洁而信息丰富的答案中。 这种特殊性不仅缩小了响应的范围,而且使其更符合用户的意图。

在即时工程中,词语的选择、句子的结构和所提供的上下文起着至关重要的作用。 这些元素结合起来形成一个提示,可以充分利用人工智能的功能,也可以限制其对浅层输出的响应。 这是一种微妙的平衡行为,既要提供足够的信息来指导人工智能,又要留出足够的空间让它产生创造性的、广泛的反应。

在处理复杂或敏感的话题时,这项技能变得更加重要。 能够制定清晰、直接且符合道德规范的提示,同时避免偏见和假设,可以显着提高互动的质量。 它确保人工智能的响应不仅事实上准确,而且符合上下文并且对人类交流的细微差别敏感。

GPT 快速工程的基础知识
了解 GPT 的核心原则至关重要。 模型的响应直接受到输入的影响,因此提示的质量对于实现有意义的输出至关重要。 构建这些提示以获得最佳结果既是一门艺术也是一门科学。

制作有效的提示
有效提示的特点是清晰和具体。 无论您是提出开放式问题还是寻求特定信息,您提出提示的方式对于您从人工智能收到的响应质量都是不可或缺的。 下面更深入地探讨如何解决这个问题:

清晰度:您的提示应该清晰、直接。 避免可能导致人工智能走上意想不到的道路的歧义。


特异性:根据您的查询定制提示,使其尽可能具体。 一般性提示往往会引起一般性反应。


有效快速制作的扩展示例:

无效:“告诉我有关气候变化的信息。”


有效:“您能否列出最新的政府间气候变化专门委员会报告确定的气候变化的主要原因,并提出个人可以采取的三种可行策略来减少碳足迹?”


上下文在即时工程中的作用
在即时工程中,上下文起着至关重要的作用。 提供相关背景信息可以显着增强人工智能的响应能力,使其更具针对性和洞察力。 然而,保持平衡至关重要,以避免过多的信息压垮人工智能。

上下文提示示例:

提示:“考虑到 2020 年 COVID-19 的经济影响,小企业可以采取哪些有效策略来在 2021 年实现复苏?”


快速工程的先进技术
高级提示工程涉及个性化提示和创造性地使用语言来引发人工智能更丰富的响应。

个性化:根据特定受众或目的定制提示。 这可能涉及参考以前的交互或特定场景。

快速工程中的个性化示例
场景:您正在使用人工智能工具为园艺博客生成内容。


非个性化提示:“写一篇关于园艺的文章”。
个性化提示:“创建一本适合初学者的园艺指南,其中包括易于种植的植物和基本护理技巧,专为阳台较小的城市居民量身定制”。


创造性语言使用:采用创造性语言技术可以增强人工智能响应的参与度和有效性。

即时工程中创造性语言的使用示例:
场景:为创意写作人工智能制作一个提示来生成一个短篇故事。


标准提示:“写一个关于失落宝藏的短篇故事”。
创意语言提示:“想象一个冒险故事,一位看似不太可能的英雄,一位退休的图书管理员,偶然发现了一张地图,找到了隐藏在古代废墟中的被遗忘的宝藏,用悬疑和幽默的方式讲述了这个故事”。


利用类比和隐喻
类比和隐喻使提示更具吸引力,并帮助人工智能以更简单、更相关的术语处理和解释复杂的概念。

使用类比的例子:

提示:“通过将区块链技术与公共图书馆系统进行比较来解释区块链技术的概念”。


反问句的力量
反问句可以成为即时工程的强大工具,鼓励人工智能做出更深思熟虑、更细致的回应。

反问句提示的示例:

提示:为什么可再生能源被视为未来可持续发展的基石?


快速工程的实际例子
即时工程在教育和商业等各个领域都有多种应用。 以下是一些更详细的示例:

教育应用
在教育环境中,即时工程可用于创建交互式且引人入胜的学习体验。 有效的提示可以引导人工智能提供量身定制的教育内容、回答特定问题或模拟解决问题的场景。

教育提示示例:

提示:“为高中生创建一个有关光合作用的测验问题,包括正确答案的提示”。


商业和营销用途
在商业和营销领域,及时的工程可以增强客户互动和服务质量。 精心设计的提示可以引导人工智能提供个性化推荐、解决客户疑问,甚至处理复杂的客户服务场景。

业务提示示例:

提示:考虑到客户对环保产品的兴趣,您会从我们最新的可持续产品系列中推荐哪三种产品?


提示和最佳实践
快速工程是一项随着技术的发展而发展的动态技能,需要对语言和人工智能能力有敏锐的理解。 要在这一领域脱颖而出,必须采用最佳实践并意识到常见的陷阱。

以下是关于即时工程中该做和不该做的扩展指南:

快速工程中要做的事情
明确您的请求:定制您的提示,使其尽可能详细。 特异性有助于人工智能了解您请求的确切性质,从而做出更准确、更有用的响应。


必要时提供上下文:上下文可以显着提高人工智能响应的相关性和准确性。 包括有助于人工智能更好地理解场景的背景信息。


使用清晰简洁的语言:避免使用过于复杂或含糊的语言。 清晰度有助于减少误解,并确保人工智能遵循您预期的询问路线。


尝试不同的提示样式:不要害怕尝试不同类型的提示。 这可能包括直接问题、假设场景或涉及类比的创造性提示。


随时了解人工智能的发展:人工智能技术正在迅速发展。 及时了解最新进展可以为快速工程提供新的见解和技术。


从过去的互动中学习:反思过去的提示及其结果。 分析哪些有效、哪些无效可以指导您提高即时工程技能。


快速工程中的禁忌事项
避免提示信息过多:虽然上下文很重要,但过多的信息可能会压倒人工智能或导致其偏离轨道。 在您提供的信息量中找到平衡。


不要太含糊:笼统或模糊的提示通常会导致笼统或不相关的回应。 力求提示的清晰度和准确性。


避免使用有偏见或引导性的语言:注意提示中的偏见。 有偏见或引导性的问题可能会扭曲人工智能的反应,并降低所提供信息的客观性。


不要忽视人工智能的局限性:了解人工智能,包括 GPT 等高级模型,都有局限性。 认识到这些界限并为人工智能响应设定切合实际的期望。


避免仅仅依赖人工智能来做出关键决策:虽然人工智能可以提供有价值的见解,但重要的是要记住它不应该成为关键决策的唯一基础。


不要停止学习和适应:人工智能领域正在不断变化。 今天有效的方法明天可能就不那么有效了,所以要不断调整你的策略。


有用的合格提示工程网站
AIPRM:
AIPRM 提供了一系列提示,旨在与 ChatGPT 等 AI 模型一起使用。 对于希望在各种场景中最大限度地发挥基于 GPT 的应用程序的潜力的用户来说,它特别有用。 该网站提供了各种提示,可以帮助简化和增强与 GPT 模型的交互。 AIPRM 还提供 Chrome 扩展服务,允许您直接在 ChatGPT 界面中选择所需的自定义 GPT。

GPT-4 大更新:今天起智能新纪元,掌握最新资讯
OpenAI新突破:GPT-4 Turbo模型上线,四大能力全面升级​

所有GPT:
AllGPTs 是 GPT 的综合目录,提供了一个集中平台,用户可以在其中找到用于各种目的的各种 GPT 工具,包括 SEO、内容创建等。 它通过对 GPT 工具进行分类来简化 GPT 工具的发现,使用户更容易找到满足其需求的特定 GPT。 如果您单击想要尝试的自定义 GPT,它会直接连接到 chatGPT。

智能对话新时代:GPT-4如何改变我们的沟通方式?

结论
快速工程是人工智能时代的一项重要技能,对于增强与 GPT 等先进工具的交互至关重要。 掌握它可以释放人工智能的全部潜力,塑造对话以做出富有洞察力和相关的反应。 随着人工智能的发展,这项技能变得越来越重要,指导我们有效地利用人工智能的能力。

常见问题解答
即时工程最重要的方面是什么?
清晰度和上下文是即时工程的关键。


即时工程可以自动化吗?
虽然某些方面可以实现自动化,但人类的创造力和理解力发挥着至关重要的作用。


各种人工智能模型的即时工程有何不同?
不同的模型可能需要根据其设计和功能定制方法。


即时工程中常见的错误有哪些?
提示信息过多或过于模糊是常见的陷阱。


如何提高他们的即时工程技能?
练习、研究示例并随时了解人工智能的进展。


了解由 GPT-4 提供支持的高级 AI 代理

Kompas AI 是一个专为各个行业的专业人士和团队设计的平台,旨在提高生产力和参与度。 它非常适合个人使用,同样适合团队协作,使其成为领导者、销售人员、顾问、工程师和支持人员的绝佳工具。

Kompas AI 提供专为简化操作而定制的高级即用型 AI 代理,可实现快速集成以提高工作流程效率并提高生产力。 它专门利用能够处理复杂任务的高性能代理解决复杂问题,提供代码解释器和高级搜索功能。

Kompas AI 通过可定制的数据构建工具、简化的预算、计费、用户管理和运营效率来增强团队协作和生产力。 该平台支持轻松、无代码的 AI 代理开发,具有灵活的数据连接、聊天机器人创建、AI 驱动的见解以及自动选择最佳模型以实现经济高效的性能等功能。

欲了解更多信息,请访问网站。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/545941.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Vue3(三):生命周期、路由、自定义hooks

这里终于明白了为什么一直有这个语法报错,就是在提示你哪里错的地方上方注释一行/*eslint-disable*/,之前一直警告这个错误感谢老师! 一、vue2和vue3生命周期 还有一个问题就是父组件和子组件哪个先挂载完毕呢?答案是子组件先挂…

Vulnhub靶机 DC-2渗透详细过程

VulnHub靶机 DC-2 打靶 目录 VulnHub靶机 DC-2 打靶一、将靶机导入到虚拟机当中二、攻击方式主机发现端口扫描服务探针爆破目录web渗透信息收集扫描探针登录密码爆破SSH远程登录rbash提权 一、将靶机导入到虚拟机当中 靶机地址: https://www.vulnhub.com/entry/dc…

2024年,国产大模型的变革与突破

在今年两会上,“人工智能(AI)”成为热议焦点。政府工作报告不仅多次提及,还首次提出“人工智能”创新行动,彰显了对科技发展的深刻洞察和前瞻性布局。 回顾历年报告,从“互联网”到“智能”,每…

Transfomer代码实现与细节理解

文章目录 0. 简单理解1. 总体架构1.1 Encoder1.2 Decoder 2. 实现代码2.1 数据预处理2.2 模型参数2.2 Positional Encoding 位置编码2.3 Pad mask 填充的掩码2.4 Subsequence Mask 解码器的自注意力掩码2.6 Scaled Dot Product Attention2.7 MultiHead Attention2.8 FeedForwar…

使用IT-Tools+Cpolar在Windows搭建自己的IT工具箱并实现远程在线使用

文章目录 1. 使用Docker本地部署it-tools2. 本地访问it-tools3. 安装cpolar内网穿透4. 固定it-tools公网地址 本篇文章将介绍如何在Windows上使用Docker本地部署IT- Tools,并且同样可以结合cpolar实现公网访问。 在前一篇文章中我们讲解了如何在Linux中使用Docker搭…

异地组网怎么安装?

异地组网安装是指在不同地域的多个设备之间建立网络连接,以便实现数据传输和协同工作的过程。在如今的数字化时代,异地组网安装已经成为了许多企业和组织所必需的一项技术。 天联的使用场景 在异地组网安装中,天联是一种常用的工具。它具有以…

北京大学快手发布统一的图文视频生成大模型Video-LaVIT

随着多模态大语言模型(LLMs)的新发展,人们越来越关注如何将它们从图像-文本数据扩展到更具信息量的真实世界视频。与静态图像相比,视频为有效的大规模预训练带来了独特的挑战,因为需要对其时空动态进行建模。 针对视频…

vs配置opencv运行时“发生生成错误,是否继续并运行上次的成功生成”BUG解决办法

vs“发生生成错误,是否继续并运行上次的成功生成” 新手在用vs配置opencv时遇到这个错误时,容易无从下手解决。博主亲身经历很有可能是release/debug模式和配置文件不符的问题。 在配置【链接器】→【输入】→【附加依赖项】环节,编辑查看选择…

MySQL数据库max_allowed_packet参数

如上图所示的报错,我在提交接口的时候出现了这个错误: MySqlConnector.MySqlException:Error submitting 4MB packet;ensure max_allowed_packet is greater than 4MB.在MySQL数据库中,有一个参数叫max_allowed_packet,这个参数会…

013_NaN_in_Matlab中的非数与调试方法

Matlab中的非数与调试方法 是什么? Matlab编程(计算器使用)中经常有个错误给你,这句话里可能包含一个关键词NaN。大部分学生都有过被 NaN 支配的痛苦记忆。 NaN 是 Not a Number 的缩写,表示不是一个数字。在 Matla…

Apache Zeppelin 命令执行漏洞复现(CVE-2024-31861)

0x01 产品简介 Apache Zeppelin 是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架,Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能, 0x02 漏洞概述 Apache Zeppelin 中代码生成控制不当(“代码注入”)漏洞。攻击者可以使用 She…

锁策略总结

锁策略 悲观锁和乐观锁 乐观锁和悲观锁不是具体类型的锁而是指两种不同的对待加锁的态度,这两个锁面对锁冲突的态度是相反的。 乐观锁:认为不存在很多的并发操作,因此不需要加锁。悲观锁:认为存在很多并发操作,因此需…

python实现简单的车道线检测

描述 python实现简单的车道线检测,本文章将介绍两种简单的方法 颜色阈值区域掩模canny边缘检测霍夫变换 这两种方法都能实现简单的车道线检测demo,注意仅仅是demo 下面的图片是用到的测试图片 方法1:颜色阈值(Color Selection…

jpa使用Querydsl需要规避的一些坑

在使用Spring Data JPA时,通常会使用Querydsl来构建类型安全的查询。在Querydsl中,为了区分实体类与Querydsl查询类,习惯上会给查询类的前缀添加一个"Q",表示该类是一个查询类。这样做可以有效地避免实体类与查询类之间…

并发学习28--多线程 Fork、Join线程池

概念 使用 import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class TC51 {public static void main(String[] args) {//递归到最小不可分解单元,再进行计算ForkJoinPool pool new ForkJoinPool(5);pool.invoke(new My…

「 典型安全漏洞系列 」14.NoSQL注入漏洞详解

NoSQL注入是一个漏洞,攻击者能够干扰应用程序对NoSQL数据库进行的查询,本文我们将研究如何测试一般的NoSQL漏洞,然后重点研究如何利用MongoDB中的漏洞(MongoDB是最流行的NoSQL数据库)。 1. 什么是NoSQL注入 NoSQL注入…

Langchain入门到实战-第二弹

Langchain入门到实战 Langchain快速入门官网地址Langchain概述Langchain调用大模型更新计划 Langchain快速入门 官网地址 声明: 由于操作系统, 版本更新等原因, 文章所列内容不一定100%复现, 还要以官方信息为准 https://python.langchain.com/Langchain概述 LangChain是一个…

thinkphp 框架封装curl请求

tp6 或者 tp8框架 在框架的app/common.php 文件里加一些方法就可以 app\common.php 在这个文件里加 以下代码 就可以实现基于 curl的请求方法 (记得要开启 php的curl扩展) 查看方法 cmd里输入 php -m if (!function_exists(get)) {/*** 发送get请求* param string $url 请求…

【御控物联】 Java JSON结构转换(2):对象To对象——属性重组

文章目录 一、JSON结构转换是什么?二、案例之《JSON对象 To JSON对象》三、代码实现四、在线转换工具五、技术资料 一、JSON结构转换是什么? JSON结构转换指的是将一个JSON对象或JSON数组按照一定规则进行重组、筛选、映射或转换,生成新的JS…

Stable Diffusion之文生图模型训练

1、数据准备 提前准备好一组相关的照片。 在线的图片处理网站 BIRME - Bulk Image Resizing Made Easy 2.0 (Online & Free) 将图片转成统一大小,支持批量处理,效率高 2、生成提示词 进入stable diffusion webui页面 旧版直接使用 train/proproc…