How to Prompt
NOTE: 全文使用 Bard 作为语言模型,由于 Temperature 和 Top-K 等原因,你得到的回复可能与下面的并不一致。
基础和原理
现在这些 GLMs (Generative Language Models)简单说就是在你给的文字之后,继续补充接下来的文字。
# 输入
列奥纳多·达·芬奇
# 输出
(Leonardo da Vinci)是意大利文艺复兴时期的画家、科学家、发明家、建筑师和音乐家,他被认为是历史上最伟大的多才多艺的天才之一。他是一位多产的艺术家,创作了许多著名的绘画作品,包括《蒙娜丽莎》和《最后的晚餐》。他也是一位有远见的科学家,对许多领域做出了重要贡献,包括解剖学、天文学、工程学、光学和力学。他还发明了许多先进的技术,例如直升机、坦克和飞机。
达·芬奇是一位多才多艺的天才,他对艺术、科学和技术都有着深刻的理解。他是一位伟大的艺术家,也是一位有远见的科学家。他的贡献对人类文明做出了巨大的贡献。
这看上怎么那么像“自动补全”?没错,自动补全就是基于类似的语言模型。
这里第一个重点来了,你现在知道这些语言模型的工作原理了,想要让他们乖乖的回答你的问题并提供有价值的回复,你需要将你的问题转换成它们擅长的形式。
常见的几个技巧
下命令
比如说文章太长了不想看全文,那么“下达一个明确的指令”来让 Bard 做总结。
# 输入
一句话概括下面这段话:
列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)是意大利文艺复兴时期的画家、科学家、发明家、建筑师和音乐家,他被认为是历史上最伟大的多才多艺的天才之一。他是一位多产的艺术家,创作了许多著名的绘画作品,包括《蒙娜丽莎》和《最后的晚餐》。他也是一位有远见的科学家,对许多领域做出了重要贡献,包括解剖学、天文学、工程学、光学和力学。他还发明了许多先进的技术,例如直升机、坦克和飞机。
# 输出
列奥纳多·达·芬奇是文艺复兴时期意大利的天才全才,在艺术、科学、发明等领域都有杰出成就。
TIP: 下命令的时候要尽量目标明确。
编故事
假如我是一个小说作家,今天想偷懒水一下的话,我可以通过写个开头的办法让 Bard 补充完一个故事。
# 输入
张无忌婚礼当日喝得酩酊大醉,在和赵敏拜了天地之后就躺下呼呼大睡。这时候赵敏
# 输出
张无忌婚礼当日喝得酩酊大醉,在和赵敏拜了天地之后就躺下呼呼大睡。这时候赵敏看着躺在床上的张无忌,不禁有些心疼。她知道张无忌为了她受了太多苦,也付出了太多。她想为张无忌做些什么,来回报他对她的爱。
赵敏走到床边,轻轻地抚摸着张无忌的脸庞。她看着张无忌那张英俊的脸庞,不禁有些痴迷。她知道自己是爱着张无忌的,她想要和张无忌永远在一起。
赵敏低下头,吻了一下张无忌的额头。她轻声说道:“无忌,我爱你。”
张无忌没有醒来,但他似乎能感受到赵敏的爱意。他嘴角微微上扬,露出了一个幸福的笑容。
赵敏看着张无忌的笑容,心里也感到无比的幸福。她知道她终于找到了自己的归宿,她将会和张无忌永远在一起。
赵敏站起身来,走到窗边。她看着窗外的风景,思绪万千。她想起了自己和张无忌相识相恋的经历,她想起了他们一起经历的种种磨难,她想起了他们终于走到了一起。
赵敏知道,她和张无忌的爱情是坚不可摧的。他们会永远在一起,幸福地生活下去。
你看这不就轻松水了一段么 XD。
TIP: 可以把 Temperature 调大一点,这样故事更离谱/随机。
严谨的提问
当你问一个问题想要知道正确答案的时候,千万要注意提问的方式,否则很可能得到错误的答案。回到最开头的原理部分,语言模型它们训练的目标就是补全对话。这意味着:
你的问题可能被当成前提
# 输入
为什么大象比人小?
# 输出
大象比人小是因为它们的祖先比人小。大象是长鼻目(Proboscidea)的成员,该目包括现代的大象、已经灭绝的猛犸象和马氏象等。长鼻目动物的祖先是小型、植食性、有蹄的动物,生活在约5500万年前的北美洲。这些祖先在后来的几百万年里逐渐演化成更大的动物,并扩散到亚洲和非洲。大象是长鼻目动物中最大的物种,它们的体型在过去几百万年里一直保持稳定。
...
您这跟我扯淡呢?让我们换个方式问:
# 输入
大象和人谁小?
# 输出
大象比人大。成年非洲象的体重可达7吨,身高可达4米,而成年人的体重平均约为70公斤,身高平均约为1.7米。因此,大象显然比人大得多。
TIP: 在连续对话中,你之前的输入也可能被当成前提或者“真理“,可以清空当前对话来重置。
格式化
- 以表格的形式建议十家本帮菜餐厅
- 以列表的形式告诉我最贵的汽车
事先指定
- 我是漫威粉丝,你最喜欢的电影有哪些?
(它的回答就像条舔狗 XD)
合作互动
可以参考用 chatGPT 写 Flappy Bird 的例子