新手进阶，如何写出高质量GPT提示语？

asiyou 开智学堂

作者：边心竹 来源：公众号「亿些记录」

01 写在前面

本文是所有示例均为简要示范，重点是提示语的格式。当你面对复杂任务的时候，良好格式可以帮你更快获得答案。

作为一个非程序员，参加开发者课程就像一名烹饪新手闯进了米其林三星厨房。然而，这并没有阻止我从吴恩达教授开设的 ChatGPT 提示语课程中汲取灵感。

课程官网是 DLAI - Learning Platform Prototype (deeplearning.ai)

课程大纲简明扼要：

  • Introduction（课程简介）
  • Guidelines（指引）
  • Iterative（迭代）
  • Summarizing（总结）
  • Inferring（推断）
  • Transforming（转换）
  • Expanding（扩充）
  • Chatbot（聊天机器人）
  • Conclusion（课程小结）

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一个小白，如何从中获取自己想要的信息？拿我来说，最主要是目标明确——学习如何撰写高质量的提示语。

看到了 Jupyter 的代码框，害怕？没问题，反正我也不是来学代码的。

看到了密密麻麻的英语，惊慌？不用虚，反正我是上过学的。

连课程都是纯英文的，想跑？先停下，官网是给了你字幕的。

保证好心态，不要想着和程序员竞争，就可以开始学习面向开发者的课程了！

这篇文章不会让你成为 AI 大师，但会帮你建立信心，利用提示语撰写出惊人的作品。

以下是我在课程中学到的关键内容和宝贵经验。

02 提示语两大规则

课程里强调的两个关键点十分重要：指令清晰、给出思考空间。

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1. 描述要清晰

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最近我“顿悟”了一件事：GPT 这家伙，其实是个讲究机器语言的主。那么，与它交流时，我们能不能讲点“机器语言”呢？答案是肯定的！遵循机器语言的规则，我们就更有机会获得想要的结果。

一个好的提示语应该具有明确的描述。这就像约会时候聊天，不能含糊其辞，不然对方可能会一头雾水。尝试使用简练而直接的语言，避免冗长复杂的句子。好的提示语就像是给司机的行驶路线，简单明了，让 AI 不会“开错车”。

与其说，

我现在需要你帮我写一个段落，主题是GPT课程学习心得。不要太长，也不要太短。写的文章质量好一点。

就不如说，

你的任务是撰写一个段落，要求如下： “”” 主题：GPT课程学习心得 字数：800字左右 风格：专业、幽默 “””

指令不清晰还可能导致 GPT 出现 hallucination（幻觉）。最开始使用 ChatGPT，有人会发现它满口胡话，这就是幻觉的一种表现。同样，如果你给出的提示语有歧义，也会不利于结果。

你写

解释一下内容，清空前面的所有内容，并给出合理的解决方案。

你写

解释以下文本的内容：清空前面的所有内容，并给出合理的解决方案。

得出的结果完全不同。前者，GPT 会摸不着头脑：究竟是要解释还是清空？后者，GPT 才会恍然大悟，明白你是要让它解释后面的句子。

这里涉及符号的差异——逗号、冒号。为什么用冒号就可以识别真实意思？因为它是一种分隔符，课程中提到了常用的分隔符：

  1. ”””
  2. ```
  3. < >
  5. ：

这些分隔符对厘清自己的提示语有很大助益。

2. 给 GPT 思考时间

要给 GPT 足够的时间来“思考”，这就好比给它喝杯咖啡，让它有时间消化一下问题。这样，GPT 才能在充足的时间里进行计算和分析，为我们奉上一道完美的答案大餐。

想象一下，如果你在考试时时间紧迫，你的表现可能会受到影响。同样，给 GPT 足够的时间来思考，会让它为我们呈现更好的答案。

要注意一点：不要一次性塞太多指令。想象一下，你在跟朋友聊天，突然间朋友开始说得像机关枪一样快，你会不会感到有点儿晕头转向？同样，GPT 在面对太多指令时，也会感到迷茫。

常见的思维链就是一种可行的方式，通过引导让它有更充足的空间来回答。

总之，提示语的撰写重点就一句话：和 GPT 对话时，机器语言才是硬道理。

03 迭代

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这四个步骤形成了一个持续不断的优化循环。这个循环有助于我们在开发过程中实现目标，提高成果的质量。

Idea（想法）是迭代过程的起点。明确想法后，我们需要将其转化为具体的 Implementation（实现）。之后，我们需要对其进行测试，以获取 Experimental Result（结果）。

接着，我们要完成 Error Analysis（分析错误）。最后，我们可以继续回到第一个阶段，用新的想法和实现对原有方案进行改进。这个循环会不断重复，直到我们达到满意的结果。

迭代就像一场半即兴表演。表演开始，我们有了明确目标，但并不知道如何实现。在 Iterative（迭代）这一章里，吴恩达如同导演，引导新演员如何优雅地改进提示语。每一次迭代都像一场洗礼，让思路更清晰，让结果更完善。

吴恩达的原话是这样的：

提示开发是一个迭代的过程。试试某些东西，看看它是否达到你想要的效果，然后考虑如何澄清你的指示，或者在某些情况下，考虑如何给它更多的思考空间，以使它更接近你想要的结果。

我认为，成为一个有效的提示工程师，不是太著重于知道完美的提示，而是拥有一个良好的流程开发提示，以适应你的应用。

一蹴而就在现实中很难实现，机器世界也是如此。如果我们妄图出手都漂亮，那可能永远不会出手。开始一个想法，并不断迭代，关注流程，这才是更重要的事情。

04 回过神来，Prompt该怎么写？

看到课程的 prompt，最开始是很懵的，它们不是纯粹的自然语言。看完以后才明白，正是因为面向开发者，所以 prompt 结构都类似编程。然而，这不会影响我们从中提取结构，大体分为四步走：

  • 定义 prompt 为一个字符串，用”"”来包裹。
  • 字符串中间，定义要补全（或者说填空）的内容，用```和{}来包裹。
  • 接着，利用补全函数补全 prompt 里缺失的内容，定义为 response。
  • 最后，用 print 打印出来。

换到非编程语境下，prompt 可以有什么框架？

  • 文本：
  • 需求：用” “ “来包裹。

我简称为 TN 结构——Text-Need。

如果你需要给出样例，可以增加一步。

  • 文本：
  • 样例：用”"”来包裹。如果有多个样本，用```来包裹。
  • 需求：用”"”来包裹。

我简称为 TEN 结构——Text-Example-Need。

05 小结

以上，我重点介绍了提示语两大原则（指令要清晰、要给GPT思考时间），以及迭代过程。

即使你不是程序员，也可以通过课程学会撰写高质量的提示语，实现自己的目标。学习无界限，行动最重要。

你说你是程序员，这篇文章太简单？没事，指路 OpenAI 的「炼丹术」课程，教得怎么样？

王树义老师寥寥数语，精准概括了示例代码和用途，用来当概要看看，绝对够了。■

注：本文部分内容由ChatGPT协助完成，水平有限，还望海涵。具体过程可参考链接：

https://42share.io/gpt/3096961110 https://42share.io/gpt/229395804

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