OpenAI 释出 6 大 Prompt 制订策略，帮你迈向大师之路

资安 • 2023年12月20日 13:23 • 投稿

先前我们曾报导过 5 个收集大量 Prompt 的网站、有大神将数个 GPTs 机器人的 Prompt 指令给叫出来，这些对于想要提升下 Prompt 指令的人来说，都有非常大帮助。但如果你还是觉得不，或是想更增进，几天前 OpenAI 也释出 6 大 Prompt 制订策略，虽然都是比较大方向，但至少可以让你在制订上更清楚该往哪些方面思考，下面就整理给大家。

OpenAI 释出 6 大 Prompt 制订策略，帮你迈向大师之路

1. 提供明确指示

OpenAI 提到，如果你下的 Prompt 太多余冗长，AI 模型会无法读懂你的需求是什么，因此请简短一点，如果 Prompt 比较简单，那记得必须有专业的描述。此外，不喜欢现有回答格式的话，记得加上你希望的那种。

简单来说，就是让模型猜测你的需求越少，那你获得想要的回答机率就越高。

2. 提供参考文献

目前 AI 语言模型很容易捏造出虚假答案，特别是你在问一些比较深奥、或需要引用的内容。如果你想降低这类情形发生，那就如同笔记可以帮助学生考试考更高分一样，提供参考文献也会让 AI 模型减少胡言乱语、虚假答案的情况。

3. 分解复杂任务

很多人都想要靠一个 Prompt，就获得完整内容，这是不切实际的。 OpenAI 就提到，处理 AI 语言模型任务时，应该要向软件工程一样，把复杂系统拆解成出多个模块，理由也很简单，复杂任务出错的机率一定比简单还高。所以说，建议一步步来完成你想要的答案。

这边也可以给一个我经常使用的顺序，像是要写一篇文章时，我会要求ChatGPT生成15个左右跟这篇文章有关的主题内容，然后从中挑选出我觉得不错，接着请ChatGPT分别撰写其内容，而且不是一次写全部，如：我挑选8个，请先写2个或3个，这样不仅可以降低ChatGPT回答到一半就停止的机率，每个主题的内容如果我有其他想法，或是希望它补充更多，就能实时处理，等到全部都处理完，再继续下面 2 个或 3 个主题内容撰写。

相较于直接叫 ChatGPT 写完整篇文章，这作法会获得更优质且更精准、丰富的内容。

4. 给予模型思考的时间

当你被问到 17×28 等于多少时，基本上很少人可以立即给出答案，但给多一点时间就能算出来，AI 模型也是，想要试图立即获得问题答案就很容易出错，相较之下，让它有更多时间去思考问题，就能可靠地获得正确答案。

所以说，在要求答案之前，可以先展示 AI 模型其思考过程，有助于更准确找到答案。

5，利用外部工具

外部工具可补强 AI 模型的不足，如：文字检索系统（如：RAG）可以提供文件的相关信息给模型，OpenAI 的 Code Interpreter，可以帮助模型进行数学计算和执行代码。如果某项任务用其他工具比用语言模型处理更有效或可靠，那就使用外部工具。

6.系统性的测试变化

想要提高成果，请不断测试、修改来找出最佳 Prompt，如果可以，建议建立一个全面的测试流程，又称做评估。

总结

以下只是大方向，在 OpenAI 这篇文章中还有针对每一个策略进行详细说明、举例，帮助你更了解要怎么做才好，以下方 Prompt 为例：

How do I add numbers in Excel? -> 这是 OpenAI 认为很差的 Prompt
How do I add up a row of dollar amounts in Excel? I want to do this automatically for a whole sheet of rows with all the totals ending up on the right in a column called “Total”. -> 这才是更好的 Prompt