如何用ChatGPT写出惊艳的文章？吴恩达教你提示工程的秘诀！

今天我要给大家讲一个神奇的东西：ChatGPT。你可能会问，ChatGPT是什么鬼？它是一种能够自动写文章、说话、唱歌、画画的超级机器人吗？不不不，它不是机器人，它是一种大型语言模型（LLM），也就是一种能够理解和生成各种语言的人工智能。它可以根据我们给它的文本，生成我们想要的文本，比如摘要、翻译、对话等。听起来很厉害吧？但是，要让GPT做出我们想要的事情，我们需要给它一个合适的提示词，也就是输入文本的格式和内容。提示词的设计和优化被称为提示工程，它是利用LLM的关键技能之一。

那么，如何更好地写GPT的提示词呢？最近，吴恩达发布了一条视频“ChatGPT Prompt Engineering for Developers”，在这个视频中，他和OpenAI的Isa Fulford一起介绍了提示工程的基本概念和最佳实践，以及如何使用OpenAI API来构建自己的聊天机器人。这个视频非常值得一看，我在这里就简单地总结一下他们的主要观点和建议，并且用一些幽默和通俗的语言来讲解给大家。

提示工程的目标是让LLM能够理解我们的输入，并生成我们期望的输出。为了达到这个目标，我们需要考虑以下几个方面：

• 输入格式：不同的LLM可能需要不同的输入格式，比如聊天机器人模型可能需要一个类似于聊天记录的数组，而其他模型可能只需要一个字符串。我们需要根据模型的要求来选择合适的输入格式，并且保持一致性。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能给它一个表格或者一个视频链接，你要给它一个类似于诗歌的文本，比如“我想写一首关于春天的诗”。
• 输入内容：输入内容决定了LLM能够获取到什么信息，以及如何处理这些信息。我们需要根据任务的需求来选择合适的输入内容，并且尽量避免无关或错误的信息。一般来说，输入内容应该包括以下几个部分：指令：指令是告诉LLM我们想要它做什么事情的语句，比如“请给我一个关于狗狗的笑话”或者“请把下面这段英文翻译成中文”。指令应该尽量清晰、简洁和具体，避免模糊、冗长或复杂的表达。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能只说“写诗”，你要说“写一首五言绝句”或者“写一首押韵的情诗”。示例：示例是给LLM展示我们期望输出的样式和内容的文本，比如“Q: 为什么狗狗喜欢摇尾巴？A: 因为它们没有手来拥抱你。”或者“Hello, how are you? 你好，你好吗？”。示例可以帮助LLM学习我们想要的任务和格式，并且提高输出的准确性和质量。示例应该尽量多、真实和有代表性，避免少、假或歧义的情况。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能只给它一个空白的输入，你要给它一些已经存在的诗歌作为参考，比如“春眠不觉晓，处处闻啼鸟”或者“我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉”。
• 上下文：上下文是给LLM提供额外信息或背景知识的文本，比如“你是一个爱好旅游的人”或者“今天是我的生日”。上下文可以帮助LLM理解我们的输入，并生成更相关和有趣的输出。上下文应该尽量相关、有用和准确，避免无关、无用或错误的信息。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能给它一个与诗歌无关的上下文，比如“我喜欢吃披萨”或者“我昨天看了一部恐怖电影”，你要给它一个与诗歌有关的上下文，比如“我正在欣赏风景”或者“我对一个人有好感”。

以上就是提示工程的三个主要方面：输入格式、输入内容和输出格式。掌握了这些方面，我们就可以开始写GPT的提示词了。但是，写提示词并不是一次就能成功的事情，我们需要不断地测试、评估和改进我们的提示词，才能让它们更有效和更优化。为了帮助我们做到这一点，吴恩达和Isa Fulford还给出了两个重要的原则：

• 简单原则：简单原则是指在写提示词时，应该尽量使用简单、直接和明确的语言，避免使用复杂、间接和模糊的语言。简单原则可以帮助LLM更容易地理解我们的意图，并生成更准确和更清晰的输出。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能使用太多的修饰语、转折语或假设语，比如“如果可能的话，请用优美而又富有哲理的语言来表达我对生活的感悟”，你要使用简单而又直接的语言，比如“写一首关于生活感悟的诗”。
• 多样原则：多样原则是指在写提示词时，应该尽量使用多样、丰富和有创意的语言，避免使用单调、重复和无聊的语言。多样原则可以帮助LLM更好地展示它的能力，并生成更有趣和更有价值的输出。比如说，如果你想让GPT给你写一首诗，你就不能只使用一种类型或风格的诗歌，比如“写一首唐诗”或者“写一首现代诗”，你要使用多样而又有创意的语言，比如“写一首用水果比喻爱情的诗”或者“写一首用英文和中文混合的诗”。

以上就是我对提示工程的简单介绍，希望能够对大家有所帮助。如果你想了解更多关于提示工程的知识和技巧，我强烈推荐你去看看吴恩达和Isa Fulford的视频，他们在视频中还给出了很多实际的例子和演示，让你能够亲自体验提示工程的魅力。同时，如果你想自己动手试试写GPT的提示词，你可以使用OpenAI API，它是一个非常方便和强大的工具，可以让你快速地与LLM进行交互和开发。当然，你也可以使用其他的LLM和API，只要你遵循提示工程的原则和方法，你就能够发挥LLM的潜力，创造出令人惊叹的应用。

最后，我要提醒大家一点，虽然LLM很厉害，但它也不是万能的。它可能会生成一些错误、不合适或者不符合常识的输出，所以我们在使用LLM时，一定要注意验证和监督它的输出，不要盲目地相信或者传播它的输出。同时，我们也要注意保护我们自己和他人的隐私和安全，不要让LLM泄露或者滥用我们的个人信息或者敏感数据。只有这样，我们才能够真正地享受LLM带给我们的便利和乐趣。

好了，今天就到这里吧。感谢大家的收看和支持。如果你喜欢我的文章，请给我点赞、评论和分享。如果你有什么问题或者建议，请留言告诉我。我会尽快回复大家。下次再见！