ChatGPT之問藝道：如何藉助神級演演算法Prompt，讓你輕鬆get到更高質量答案？
摘要：本文由葡萄城技術團隊編寫，文章的內容借鑑於Ibrahim John的《The Art of Asking ChatGPT》（向ChatGPT提問的藝術）。
前言
當今，ChatGPT贏得越來越多人的青睞，人們通過它輸入問題並獲取答案。但除了簡單的一問一答以外，ChatGPT還有許多隱藏的提問方式，是否想要一探究竟？今天，我們為您介紹如何用Prompt技術，從ChatGPT的海量資料中提取高質量答案。讓我們一起揭開ChatGPT的神祕面紗！
以下是本文目錄：
1.什麼是Prompt
在介紹如何使用Prompt從ChatGPT中獲取高質量的答案前，先向大家簡單的解釋下什麼是Prompt。
Prompt是OpenAI在2015年推出的一款自然語言處理模型，它基於強大的GPT (Generative Pre-training Transformer)處理模型。這種處理模型具有利用大規模資料進行預訓練的巨大優勢，並通過有標記的資料進行微調，從而生產高質量的自然語言表達。雖然Prompt處理模型在日益發展，但研究者還是發現了一些問題，例如單一的訓練無法完全涵蓋生活場景，從而導致提問者得不到期望的回答。因此，為模型提供恰當的輸入已經變得越來越重要，下節小編會為大家介紹幾種常見的提問模型。
（圖片來源於網路）
2.如何使用Prompt幫助提問ChatGPT
回憶一下我們以前搜尋問題的方式，例如你想查詢某位明星或某個企業的資訊，通常會在搜尋欄中直接輸入「xxx明星是誰」或「xxx公司從事什麼業務」，或者更簡單的方式是直接輸入「xxx明星」、「xxx企業」並按下確認鍵，就可以找到所需的資訊。在Prompt中，這種搜尋方式被稱為「零樣本、一樣本和少樣本Prompting方式」。簡言之，它使用最小量的範例或不使用範例，通過大規模的語言模型預測來生成自然語言版本。就像上面舉的那個例子，我們根本不知道那位明星是誰，但是模型可以通過預測的方式輸出該明星的資訊，供我們檢索參考。這種高效且智慧化的搜尋方式，利用了大量資料和強大的演演算法，為我們提供了更精確、更方便的資訊獲取體驗。看完上面的例子，大家對Prompt這種智慧化搜尋方式是否也略有所知呢？接下來，小編將向大家介紹一些其它常用的Prompt提問方式，讓我們一起深入探究這種提示式語言模型的魅力。
2.1種子詞提示
種子詞提示是一種以種子詞為輸入的自然語言生成技術。使用者可以使用特定的種子詞或短語來控制ChatGPT的輸出。種子詞提示的提示公式是種子詞或短語，後面再加上指令 「請根據以下種子詞生成文字」，下面是幾個使用種子詞提問的範例及公式：
-
場景：文字生成，想要生成一篇關於籃球的故事。
種子詞：「籃球」。
提示公式：「請根據以下種子詞生成文字：籃球」
2．場景：想要作一首以「高考」為主題的文章。
種子詞：「高考「。
提示公式：「作為一位作者，請你以」高考「為種子詞生成一篇200字的小文章「。
（使用種子詞提示）
2.2對話提示
對話提示是一種以模擬兩個或更多實體之間的對話的文字，可以向模型提供上下文和一組角色實體，並生成他們之間的對話，這種模式對於模擬對話、生成聊天機器人等任務非常有用。下面是幾個對話提示的範例及公式：
-
場景：對話生成，想要生成手機賣家和買家之間的對話。
任務：生成手機賣家和買家之間的對話。
提示公式：「在以下上下文中，請生成手機賣家和賣家之間的對話」。
-
場景：故事編寫，想要編寫一個喜羊羊與光頭強在公園相遇的故事。
任務：生成喜羊羊與光頭強在公園相遇的故事。
提示公式：「在喜羊羊與光頭強在公園相遇的故事中，生成他們之間的對話「。
-
場景：聊天機器人的開發。
任務：生成一個為小孩子宣傳安全教育的的聊天機器人。
提示公式：「當有小孩詢問安全教育主題的資訊是，為聊天機器人生成專業和準確的對話「。
（對話提示）
2.3鼓勵性提示
鼓勵性提示提示是一種用來鼓勵ChatGPT生成思考的技巧性提示，這個使用的方法就是在要問的問題或者主題前面加一個「讓我們思考一下」的語句，這種模式對於寫文章等任務非常有用，例如下面這個例子：
場景：想要了解全球變暖對於人類會帶來哪些危害。
任務；瞭解全球變暖對於人類的危害。
提示公式：「讓我們思考一下，全球變暖對於人類會帶來哪些危害。「
這個例子中的問法就會比「全球變暖對於會帶來哪些危害「得到更加詳細的回答。
（「讓我們思考一下「提示）
2.4知識整合提示
知識整合是我們利用模型把已經預先存在的知識整合為資訊或者是連線不同的資訊，這種技術有助於幫助在原有的知識體系上生成新知識。下面是幾個知識整合的範例和公式：
-
場景：想要將一元二次方程的知識和雞兔同籠的知識結合起來
任務：結合一元二次方程的知識和雞兔同籠的知識
提示公式：「將一元二次方程的現有知識整合：雞兔同籠」
-
場景：想要將一元二次方程的知識和雞兔同籠的知識串起來。
任務：串接一元二次方程的知識和雞兔同籠的知識。
提示公式：「以相關的邏輯和方式連線下列資訊：一元二次方程。雞兔同籠。」
（知識整合提示）
2.5自一致性提示
自一致性提示是確保ChatGPT輸出的內容與所提供的輸入一致的方法。這種方法對於資料值的驗證、校驗的檢查任務中啟到非常重要的作用，下面是幾個自一致性的範例和公式：
-
場景：想要生成一篇與報表外掛一致的產品評論。
任務：生成一篇關於報表外掛產品的評論。
提示公式：「生成一篇與報表外掛產品資訊一致的產品評論。「
-
場景：檢查給定的一組成績資訊資料中的一致性。
任務：檢查成績資料的一致性。
提示公式：「請確保一下文字自我一致：「資料顯示五年級二班的數學平均成績是75分，但最低分是40分。」
（自一致性提示）
2.6情感分析提示
顧名思義，情感分析提示是一款可以分析文字的情感色彩或態度的模型，它可以根據輸入的資訊來判斷這段資訊的情感是積極的、消極的還是中立的，例如可以分析在自一致性中的報表外掛產品評論的情感色彩：
場景：分析報表外掛產品評論的情感色彩
提示公式：「對以下客戶評論【插入報表外掛產品的評論】進行情感分析，並將它們分類為積極的、消極的或中性的。」
（情感分析提示）
2.7訓練ChatGPT
訓練ChatGPT是一項精細的工作，我們通過不斷提問特定型別的問題，在不同的對話場景下提高了模型對於該型別問題的敏感度，從而使其更有可能給出與此類問題相關的答案。舉例來說，如果我們想要一個僅用於翻譯的對話，在對話的第一句話中可以說：「您可以扮演語言翻譯官的角色，我會用任何語言與您交流，您會自動檢測語言並進行翻譯，並自我優化答案以根據我的指示不斷提高答案的質量。」 這樣ChatGPT就可以像翻譯器一樣使用，並且可以用於建立多種不同型別的對話模式。
3.總結：
除了以上提及的幾種方式，ChatGPT還有眾多廣泛的應用領域。例如，它可以作為一個表格外掛的編輯工具，幫助我們修改和優化表格資料以提高我們的工作效率和準確性。 ChatGPT可以通過對大規模資料集的學習，辨別和解析表格的上下文關係和結構，並生成相應的文字描述。 我們可以輸入資料和所需的格式要求，例如日期、數位和文字等資訊，然後ChatGPT就可以自動生成符合要求的表格，在不斷地學習和優化中提高處理的準確性。此外，ChatGPT還可以與其他資料庫和外掛整合以擴充套件其功能和應用。這樣一來，ChatGPT就成為了一種非常有用的工具，可以幫助我們處理表格資料，促進我們工作的高效性和精準性，同時也提供了廣泛的應用前景，可以服務於許多領域和行業。
參考資料：
Ibrahim John——《The Art of Asking ChatGPT》