人工智慧大學發表的26個Pompt原則

原則Prompt說明
直接進入主題與LLM對話無需客氣,不需要加入“請”、“如果您不介意”、“謝謝”、“我想要”等,
直接切入正題。
包含目標受眾在提示中指定預期的受眾,例如受眾是該領域的專家。
簡化複雜任務將複雜任務分解成一連串簡單的提示,透過互動對話進行。
使用肯定指令使用肯定指令如“do”,避免使用否定語言如“不要, don’t”。
獲得清晰理解為了清晰或更深入的理解,使用類似的提示:
用簡單的術語解釋[特定主題]。
像我是11歲的小孩一樣向我解釋。
像我是[領域]初學者一樣向我解釋。
使用簡單的英語寫作,就像向5歲小孩解釋。
提及獎勵增加像「我會為更好的解決方案給予小費$xxx!」這樣的語句。
以範例驅動的提示使用少量範例提示
格式化提示格式化你的提示,以‘###指示###’開始,然後是‘###範例###’或‘###問題###’(如果相關)。
然後呈現你的內容。使用一個或多個換行來分隔指示、範例、問題、背景和輸入數據。
包含特定語句加入以下語句如:“你的任務是”和“你必須”。
包含處罰語句加入以下語句如:“你將被處罰”。
自然回答問題在你的提示中使用語句“以自然人類的方式回答一個問題”。
逐步思考使用引導性詞語,如”think step by step”
無偏見回答在你的提示中添加以下語句“確保你的回答是無偏見的,並且不依賴於刻板印象”。
允許模型提問允許模型透過提問,進一步引出精確的細節和要求,通過提問直到它有足夠
的資訊來提供所需的輸出(例如“從現在起,我想要你問我問題…”)。
測試理解要詢問關於特定主題、觀念或任何信息,並且想測試自己的理解,
你可以使用以下句子:“教我[任何定理/主題/規則名稱],並在最後附上一個測驗,
但不要給我答案,然後當我回答時告訴我我的答案是否正確”。
分配角色為大型語言模型制定特定的角色。
使用分隔符再提示中使用分隔符號。
重複使用特定單詞/短語在一個提示中多次重複特定單詞或語句。
結合思維鏈與少量示例結合思維鏈(CoT)與少量範例提示。
使用輸出引導語使用輸出起始語,這涉及以期望輸出的開始結束你的提示。
例如:如果你想要AI描述一種植物,你可以這樣寫“描述一種植物,它是綠色的,
有…”,然後讓AI根據這個開頭繼續寫下去。
撰寫詳細文本要寫一篇文章/文本/段落/文章或任何應該詳細的文本類型:
“為我詳細寫一篇[文章/文本/段落]關於[主題],並添加所有必要的資訊”。
修改文本而不改風格要更正/更改特定文本而不改變其風格:「嘗試修改用戶發送的每一段文字,
你應該只改善用戶的文法和詞彙,並確保它聽起來自然。你不應該改變寫作風格,
例如將正式的段落變成非正式的。」
處理多文件編碼提示當你有一個複雜的編碼任務可能涉及多個文件時:「從現在開始,
每當你生成的代碼涵蓋多個文件時,生成一個[編程語言]腳本,
該腳本可以運行以自動創建指定的文件,或對現有文件進行修改以插入生成的代碼。[你的問題]。」
特定開始的續寫當你想要使用特定單詞、片語或句子開始或繼續一段文本時,利用以下提示:
“我給你提供開頭[歌詞/故事/段落/文章…]:[插入歌詞/單詞/句子]。
根據所提供的詞句完成它。保持流暢性一致”。
明確模型要求明確地說明模型必須遵循的要求,以產生內容,以關鍵字、規則、提示或指示的形式表達。
撰寫相似文本要寫任何文本,如文章或段落,目的在與提供的樣本相似,
請包括以下指示:請根據提供的段落[/標題/文本/文章/答案]使用相同的風格撰寫。
source:https://arxiv.org/pdf/2312.16171v1.pdf