提升Prompt的九個思維模型和六大策略

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OpenAI官方公布了一份關于提升GPT-4的Prompt策略，總共有六個方面。本文為您整理如下，這些策略不僅適用于普通GPT-4用戶，也可能給應用開發者帶來一些靈感。

策略一：寫清楚指令

Write clear?instructions

要知道，模型可不會“讀心術”，所以你得把你的要求明明白白地寫出來。當模型輸出變得太啰嗦時，你可以要求它回答簡潔明了。相反地，如果輸出太過簡單，你可以毫不客氣地要求它用專業水平來寫。如果你對GPT輸出的格式不滿意，那就先給它展示你期望的格式，并要求它以同樣的方式輸出?？傊?，盡量別讓GPT模型自己去猜你的意圖，這樣你得到的結果就更可能符合你的預期了。

策略二：提供參考文本

Provide reference text

當涉及到深奧的話題、引用和URL等內容時，GPT模型可能會一本正經地胡說八道。為GPT-4提供可以參考的文本，能夠減少虛構性回答的出現，使回答的內容更加可靠。

策略三：拆分復雜任務

Split complex tasks into simpler subtasks

相比之下，GPT-4在應對復雜任務時出錯率更高。然而，我們可以采取一種巧妙的策略，將這些復雜任務重新拆解成一系列簡單任務的工作流程。這樣一來，前面任務的輸出就可以被用于構建后續任務的輸入。就像在軟件工程中將一個復雜系統分解為一組模塊化組件一樣，將任務分解成多個模塊，也可以讓模型的表現更好。

策略四：給GPT時間“思考”

Give GPTs time to “think”

如果讓你計算32乘16，你可能不會立刻知道答案，但是可以通過一些時間計算出來。同樣的道理，當GPT-4接收到問題時，它并不會花時間仔細思考，而是試圖立刻給出答案，這樣就可能導致推理出錯。因此，在讓模型給出答案前，可以先要求它進行一系列的推理過程，幫助它通過推理來得出正確的答案。

策略五：其它工具加持

Use external tools

GPT-4雖然強大，但并非萬能。我們可以借助其他工具來補充GPT-4的不足之處。比如，結合文本檢索系統，或者利用代碼執行引擎。在讓GPT-4回答問題時，如果有一些任務可以由其他工具更可靠、更高效地完成，那么我們可以將這些任務交給它們來完成。這樣既能發揮各自的優勢，又能讓GPT-4發揮最佳水平。

策略六：系統地測試更改

Test changes systematically

有時候很難確定一個改變是會讓系統變得更好還是更差。通過觀察一些例子有可能會看出哪個更好，但是在樣本數量較少的情況下，很難區分是真的得到了改進，還是只是隨機運氣。也許這個“改變”能夠提升某些輸入的效果，但卻會降低其它輸入的效果。而評估程序(evaluation procedures，or “evals”)對于優化系統設計來說非常有用。好的評估有以下幾個特點：

1）代表現實世界的用法（或至少是多種用法）

2）包含許多測試用例，可以獲得更大的統計功效（參見下表）

3）易于自動化或重復

對輸出的評估可以是由計算機進行評估、人工評估，或者兩者結合進行。計算機可以使用客觀標準自動評估，也可以使用一些主觀或模糊的標準，比如說用模型來評估模型。OpenAI提供了一個開源軟件框架——OpenAI Evals，提供了創建自動評估的工具。當存在一系列質量同樣高的輸出時，基于模型的評估就會很有用。

以上是官方給出的策略，下面再給大家分享9個常用的prompt的思維模型，便于大家快速掌握如何高效地使用ChatGPT。

來源：AI修貓Prompt

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