ChatGPT 背后調用的是 GPT 模型，也就是一個生成式語言模型。那在生成式 AI 領域 ，用戶對模型的提問，也被叫做Prompt。而Prompt 正是使(shi)用 ChatGPT 的關鍵技能。
Prompt
ChatGPT 當(dang)中(zhong)使(shi)用(yong) Prompt 的(de)好(hao)處在于它(ta)可(ke)以(yi)限制(zhi)模(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)生(sheng)成空間，使(shi)其更專注(zhu)于指定(ding)的(de)主(zhu)題(ti)或任(ren)務(wu)。因為 GPT 模(mo)(mo)(mo)型(xing)是(shi)基于大(da)規模(mo)(mo)(mo)自監督學習(xi)的(de)，它(ta)對輸入(ru)(ru)文(wen)本的(de)上(shang)下文(wen)信(xin)息(xi)學習(xi)得非(fei)常全面，但(dan)這也會導致模(mo)(mo)(mo)型(xing)生(sheng)成的(de)文(wen)本與預期的(de)主(zhu)題(ti)或任(ren)務(wu)不符。通過(guo)在輸入(ru)(ru)中(zhong)添加 Prompt，可(ke)以(yi)強(qiang)制(zhi)模(mo)(mo)(mo)型(xing)關注(zhu)特(te)定(ding)的(de)信(xin)息(xi)，從而提高模(mo)(mo)(mo)型(xing)在特(te)定(ding)任(ren)務(wu)上(shang)的(de)表現。
此外，Prompt 可以幫助模(mo)型(xing)更好地利(li)用(yong)其自監(jian)督(du)(du)(du)(du)學習(xi)中(zhong)學到的(de)(de)(de)記(ji)憶(yi)知(zhi)識(shi)(shi)(shi)。在自監(jian)督(du)(du)(du)(du)學習(xi)中(zhong)，GPT模(mo)型(xing)已經學習(xi)了(le)大(da)量的(de)(de)(de)語言知(zhi)識(shi)(shi)(shi)和語言規律(lv)，并且(qie)可以根據上下文信息生(sheng)成(cheng)連貫的(de)(de)(de)文本。但是，在面對特(te)定的(de)(de)(de)任務(wu)時，模(mo)型(xing)可能無法直接應用(yong)其自監(jian)督(du)(du)(du)(du)學習(xi)中(zhong)的(de)(de)(de)知(zhi)識(shi)(shi)(shi)，因為它需(xu)要特(te)定的(de)(de)(de)指導信息來(lai)指示生(sheng)成(cheng)合適的(de)(de)(de)文本。通過Prompt的(de)(de)(de)指導，模(mo)型(xing)可以更好地利(li)用(yong)其自監(jian)督(du)(du)(du)(du)學習(xi)中(zhong)的(de)(de)(de)記(ji)憶(yi)知(zhi)識(shi)(shi)(shi)，并生(sheng)成(cheng)更符合預期(qi)的(de)(de)(de)文本。
相當于我們在提問時，給(gei)到的(de)提示信息越(yue)詳細，模型響應的(de)質量肯(ken)定就會越(yue)高。
任務提示型 Prompt
任務(wu)提示型 Prompt 是(shi)一種 Prompt 分類，作用是(shi)提醒模(mo)型是(shi)要(yao)做(zuo)什么(me)任務(wu)。因為同樣(yang)輸(shu)入一句話(hua)，可以(yi)做(zuo)的(de)(de)任務(wu)太多了(le)，通過(guo) Prompt 讓(rang)模(mo)型知(zhi)道這次是(shi)要(yao)做(zuo)什么(me)任務(wu)。例(li)如，在 ChatGPT 中，我們(men)輸(shu)入一段描述(shu)，再加上“翻譯”或者“問答(da)”的(de)(de) Prompt，那么(me) ChatGPT就會生成相應的(de)(de)結果。
答案提示型 Prompt
QA 模式 - 也可以叫做(zuo)答案提示(shi)形(xing) Prompt，相當(dang)于使用問題和答案的方式來(lai)指導模型完成某(mou)個任務的格式。
Prompt的組成
雖(sui)然 Prompt 提示詞的組(zu)成可以很復雜，但總的來說(shuo)一個(ge) Prompt 可能(neng)會包含以下幾(ji)個(ge)元(yuan)素
- 指令 Instruction ：告訴模型你想要它執行的任務，例如：“請將下面的句子翻譯成英語：”就是一個 instruction。
- 上下文 Contenxt ：當前對話的上下文就是背景和語境，比如讓ChatGPT 進行角色扮演，通過為 AI 分配一個角色的方式引導 AI 給出更準確的輸出內容。
- 輸入數據 Input Data ：你想要查詢或尋找答案的內容，例如一段文本、一個問題。
- 輸出指示符 Output Indicator：告訴模型你希望得到的輸出類型或者格式。比如讓模型給你一個列表，或者讓模型給你一個由分號分隔的結果，都屬于 Output Indicator。
需(xu)要(yao)注意的是(shi)并不是(shi)所有的 Prompt 提(ti)示詞都(dou)會包(bao)含(han)所有元(yuan)素，比如有的只會包(bao)含(han) Input Data ， 而有的會包(bao)含(han) Input Data 和 Output Indicator ，所以具(ju)體一(yi)段提(ti)示詞中(zhong)會包(bao)含(han)哪些元(yuan)素還是(shi)取決(jue)于我們實際的任(ren)務要(yao)求。
