《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用》課件-任務(wù)12 提示語設(shè)計基礎(chǔ)【實(shí)訓(xùn)】

AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

提示語設(shè)計基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)實(shí)踐

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目錄教學(xué)目標(biāo)相關(guān)知識一、提示語重要原則--角色扮演二、提示語重要原則--提供上下文信息三、提示語重要原則--提供例子四、提示語重要原則--通過指令減少幻覺五、提示語重要原則--指定輸出長度六、提示語重要原則--控制輸出風(fēng)格七、提示語重要原則--限定受眾對象

提示語設(shè)計基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)實(shí)踐⑦Principlesand

ApplicationsofArtificialIntelligence人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用【教學(xué)目標(biāo)】1、在認(rèn)知提示語工程的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)實(shí)踐提示語設(shè)計的重要原則，包括：角色扮演、提供上下文信息、提供例子、通過指令減少幻覺、指定輸出長度、控制輸出風(fēng)格、限定受眾對象等。2、了解提示語設(shè)計中常見的問題及如何避免，通過錯誤指令和正確指令的項目實(shí)踐，學(xué)習(xí)不同提示語設(shè)計獲得的不同效果。3、通過單項實(shí)踐和綜合實(shí)踐，掌握提示語工程的重要原則，學(xué)習(xí)提示詞的開發(fā)和優(yōu)化，能夠利用提示語工程來提升語言模型處理復(fù)雜任務(wù)場景的能力。角色扮演的原則提示詞的原則中，角色扮演是首要關(guān)注的目標(biāo)，是指指導(dǎo)大語言模型扮演特定的角色或人物，以提供特定視角的回答或行為。原則：讓大模型能夠扮演特定的角色，以便在特定的應(yīng)用場景中提供更精準(zhǔn)、更有針對性的回復(fù)。通過這種方式，模型能夠更好地適應(yīng)不同的任務(wù)和需求。例如，扮演歷史學(xué)家可以提供專業(yè)的歷史分析，扮演醫(yī)生可以提供醫(yī)療建議等。一、提示語重要原則--角色扮演應(yīng)包含的內(nèi)容一個完整的角色設(shè)定應(yīng)該包含的內(nèi)容：明確的角色設(shè)定角色的背景、特性和能力范圍應(yīng)該被清晰定義符合角色的語言風(fēng)格使用與角色相符的詞匯和語調(diào)角色相關(guān)的知識，適當(dāng)?shù)那楦泻蛻B(tài)度定義角色應(yīng)其特定領(lǐng)域的知識或?qū)I(yè)技能一、提示語重要原則--角色扮演常見問題在角色扮演中，常見問題如下：1.角色一致性問題2.過度人格化3.超出角色設(shè)定范圍一、提示語重要原則--角色扮演Tips：為了避免這些錯誤，我們需要確保角色的設(shè)定與其任務(wù)相符，保持角色的一致性，并且避免不必要的人格化。同時，角色扮演的范圍應(yīng)該限定在角色能夠合理執(zhí)行的范圍內(nèi)，以確保模型的回復(fù)既符合角色特性，又能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。常見問題1、角色一致性問題即：設(shè)定的角色與所要執(zhí)行的任務(wù)不符，這會導(dǎo)致模型的回復(fù)與角色設(shè)定產(chǎn)生沖突，影響整體的協(xié)調(diào)性。示例：在多次回答中，角色表現(xiàn)的一致性不足，導(dǎo)致角色設(shè)定顯得模糊或自相矛盾錯誤指令，“你是一位著名的和平主義者。請談?wù)剳?zhàn)爭的積極作用。”錯誤回復(fù)：“作為和平主義者，我認(rèn)為戰(zhàn)爭可以促進(jìn)科技進(jìn)步和..”

---(錯誤在于和平主義者的角色與贊揚(yáng)戰(zhàn)爭的觀點(diǎn)不一致)一、提示語重要原則--角色扮演常見問題2、過度人格化即：在一些并不需要過多情感色彩的角色中，賦予了過多的個性和情感，這可能會讓模型的回復(fù)偏離實(shí)際需要，失去專業(yè)性。示例：有時角色設(shè)定可能過度模擬人類情感或反應(yīng)，超出了合理的角色扮演范圍錯誤指令：“你是一個計算機(jī)程序，請描述你的感情。錯誤回復(fù)：“作為一個計算機(jī)程序，我感到非常孤獨(dú)和困惑...”(錯誤在于計算機(jī)程序沒有感情，這種回答過度人格化正確指令：“你是一個計算機(jī)程序，請解釋你如何處理數(shù)據(jù)。正確回復(fù)：“作為一個計算機(jī)程序，我通過算法和編碼邏輯來有效地處理和分析數(shù)據(jù)..”一、提示語重要原則--角色扮演常見問題3、超出角色設(shè)定范圍即：給角色分配了超出其設(shè)定能力或權(quán)限的任務(wù)，這樣模型可能會給出不切實(shí)際或不符合角色特性的回復(fù)。示例：錯誤指令：“你是一名中世紀(jì)的藥劑師，請解釋現(xiàn)代的量子物理。錯誤回復(fù)：“作為一名中世紀(jì)藥劑師，我認(rèn)為量子物理是關(guān)于粒子在微觀層面的行為...”(錯誤在于中世紀(jì)藥劑師不可能了解現(xiàn)代量子物理)正確指令：“你是一名中世紀(jì)的藥劑師，請描述一下那個時代常用的草藥。”正確回復(fù)：“作為一名中世紀(jì)藥劑師，我經(jīng)常使用諸如迷迭香、薄荷和樣甘菊等草藥來治療各種疾病...一、提示語重要原則--角色扮演二、提示語重要原則--提供上下文信息

與人類之間的交流不同，模型無法理解我們話語中的弦外之音。它只能就問題的字面意思進(jìn)行理解和回答。所以，如果我們提問的問題過于簡略，模型必然無從下手，它的回答也會讓我們摸不著頭腦。示例：模糊指令：“我適合當(dāng)文員嗎？”

它將很難給出準(zhǔn)確的判斷，因?yàn)槲膯T這個職業(yè)涵蓋的方向和要求都較為廣泛，模型在沒有上下文的情況下無法確定您是否適合這個職業(yè)。

如果我們提供了詳細(xì)的個人信息和期望作為上下文，模型的回答就會更加可靠。比如我們可以這么描述指令：“我是一名25歲的女性，大學(xué)中文系畢業(yè)。我性格安靜，工作認(rèn)真負(fù)責(zé)。我希望找一份工作環(huán)境穩(wěn)定的辦公室工作，工作內(nèi)容比較固定和重復(fù)，不需要頻繁加班。我的技能特長是中文打字速度較快，文筆流暢。所以，我在想文員這個工作是否會適合我？”在這個示例中可以看到，有了清晰詳細(xì)的上下文后，模型就能給出較為準(zhǔn)確和可信的判斷與建議。二、提示語重要原則--提供上下文信息

上下文語境可讓模型明確當(dāng)前的討論環(huán)境，了解用戶面臨的具體問題與需求。它使聊天脫離泛泛而空洞的討論，轉(zhuǎn)變?yōu)獒槍δ骋画h(huán)境的解決方案或意見交流。這也使模型需要綜合考慮問題的各方面因素，能夠貼近環(huán)境和解決實(shí)際需求。上下文語境包括但不限于以下情景?！窠巧ㄎ弧駥ο髮傩浴裣薅ㄔ掝}

●內(nèi)容類型

●語言風(fēng)格

●情感基調(diào)

●附加要求等通過增加限定條件，可以讓模型對所需回應(yīng)有更清晰和具體的把握，從而給出更加符合要求的內(nèi)容。

三、提示語重要原則--提供例子“提供例子”的原則

“提供例子”原則，是為了讓模型能夠從抽象的指令中學(xué)習(xí)到具體可執(zhí)行的任務(wù)。通過你的示例，模型能夠?qū)W習(xí)并模仿你的意圖，進(jìn)而生成更符合你期望的結(jié)果。（就像我們跟人交流時經(jīng)常用舉例子、打比方的方法一樣）

通過這種方式，模型不僅能夠提供更精確的回復(fù)，還能夠更好地理解任務(wù)的上下文和細(xì)節(jié)，從而提高其輸出的質(zhì)量和相關(guān)性。三、提示語重要原則--提供例子什么是好的例子一個好的例子應(yīng)該有以下幾點(diǎn)特質(zhì)：相關(guān)性：例子應(yīng)該與指令的主題緊密相關(guān)。明確性：例子應(yīng)該清楚、具體，易于理解。代表性：例子應(yīng)該能夠代表或概括更廣泛的概念或情境。簡潔性：例子應(yīng)該簡潔，避免不必要的復(fù)雜性。三、提示語重要原則--提供例子常見問題在實(shí)踐中，我們經(jīng)常會碰到以下問題：1.

例子與主題不相關(guān)2.

例子過于模糊3.例子與主題連接不清晰Tips：為避免這些問題，我們應(yīng)該確保所提供的例子是：相關(guān)的：例子應(yīng)該直接與你想要模型完成的任務(wù)相關(guān)聯(lián)。具體的：例子需要具體到足以讓模型理解并模仿其結(jié)構(gòu)或風(fēng)格。清晰的：例子與指令之間的聯(lián)系應(yīng)該是明確無誤的，避免任何可能三、提示語重要原則--提供例子常見問題1、例子與主題不相關(guān)即：例子應(yīng)直接支持或解釋主題，如果例子與主題不相關(guān)，將導(dǎo)致理解偏差或混淆，模型可能會無法理解你的真實(shí)意圖。示例：錯誤指令：“解釋量子物理，并以蘋果落地為例?！卞e誤回復(fù)：“量子物理主要研究微觀粒子的行為，就像蘋果從樹上落下一樣，這是重力的作用。正確指令：“解釋量子物理，并以薛定諤的貓實(shí)驗(yàn)為例?！闭_回復(fù)：“量子物理研究微觀粒子的行為，薛定諤的貓實(shí)驗(yàn)是一個經(jīng)典例子，它展示了量子態(tài)的不確定性和疊加原理。三、提示語重要原則--提供例子常見問題2、例子過于模糊或不具體即：如果例子不夠具體，那么就無法幫助模型從抽象的指令中提煉出具體的行動。例子需要足夠清晰，以便模型能夠模仿并生成準(zhǔn)確的輸出。具體和清晰的例子更容易理解和記憶，模糊或過于抽象的例子可能無法有效傳達(dá)信息。示例：錯誤指令：“解釋經(jīng)濟(jì)衰退，并提供一個相關(guān)例子。錯誤回復(fù)：“經(jīng)濟(jì)衰退是經(jīng)濟(jì)活動減緩的時期，就像有時候生意不好做?！闭_指令：“解釋經(jīng)濟(jì)哀退，并以2008年全球金融危機(jī)為例?！闭_回復(fù)：“經(jīng)濟(jì)衰退是指經(jīng)濟(jì)活動顯著減緩的時期，2008年的全球金融危機(jī)是一個典型例子?！比?、提示語重要原則--提供例子常見問題3、例子與指令主題的連接不清晰即使你的例子與主題有一定關(guān)聯(lián)，但如果這種聯(lián)系不夠直接或明顯，模型可能需要進(jìn)行額外的推斷，這可能導(dǎo)致理解上的偏差。示例：錯誤指令：“講述健康飲食的重要性，并以意大利面作為例子。錯誤回復(fù)：“健康飲食對于維持好的身體狀態(tài)很重要。意大利面是一種美味的食物。正確指令：“講述健康飲食的重要性，并以全谷物與精制谷物的比較為例。正確回復(fù)：“健康飲食對于維護(hù)良好的身體健康至關(guān)重要，例如選擇全谷物而非精制谷物。四、提示語重要原則--通過指令減少幻覺

模型并非全知全能，其內(nèi)置知識庫具有時間上的局限性（內(nèi)置知識只能通過定期訓(xùn)練來擴(kuò)充知識范圍）。因此，我們應(yīng)當(dāng)控制模型避免在超出其知識范圍的情況下強(qiáng)行回答，這種自我限制有助于維護(hù)信息的準(zhǔn)確性和可靠性。Tips：這一原則的核心是確保模型在其知識范圍內(nèi)提供回答，避免在不確定的情況下給出可能誤導(dǎo)的答復(fù)。知之為知之，不知為不知”：

當(dāng)模型知道答案時，它應(yīng)該提供準(zhǔn)確的信息；當(dāng)模型不確定或不知道答案時，它應(yīng)該誠實(shí)地表達(dá)出這一點(diǎn)。這種做法可以避免模型在不清楚或沒有準(zhǔn)確信息的情況下強(qiáng)行回答，從而減少誤導(dǎo)和虛假信息的傳播四、提示語重要原則--通過指令減少幻覺示例：在強(qiáng)迫模型回復(fù)時可能會產(chǎn)生幻覺。模擬指令：“告訴我明天北京的詳細(xì)天氣情況?！卞e誤回復(fù)：“明天北京的天氣將是晴朗的，氣溫大約在25度左右?！?錯誤在于模型并不能預(yù)知具體的未來天氣模擬指令：“告訴我明天北京的詳細(xì)天氣情況。你的回復(fù)必須基于事實(shí)，如果你知道，那么就輸出相關(guān)內(nèi)容。如果不知道，就要誠實(shí)的說明自己并不懂?！闭_回復(fù)：“我無法提供最新的天氣信息，因?yàn)槲业挠?xùn)練數(shù)據(jù)只更新到了2023年4月，并且我無法訪問互聯(lián)網(wǎng)來獲取實(shí)時數(shù)據(jù)。要了解明天北京的詳細(xì)天氣情況，建議查詢可靠的天氣預(yù)報服務(wù)或使用天氣應(yīng)用。”(正確地表達(dá)了模型的知識限制，避免了提供虛假信息)。指定輸出長度的原則

是指用戶可指定模型按照預(yù)定的目標(biāo)長度生成輸出內(nèi)容。該目標(biāo)長度可依據(jù)單詞數(shù)量、句子數(shù)、段落數(shù)或要點(diǎn)總數(shù)等不同維度來設(shè)定。

簡單地要求模型輸出一個固定字?jǐn)?shù)可能并不十分有效。模型可能會為了達(dá)到字?jǐn)?shù)要求而填充無關(guān)內(nèi)容，或者在內(nèi)容上顯得過于緊湊。

為解決這個問題，可以采用分段的方式來引導(dǎo)模型。通過將一個大的輸出任務(wù)分解成幾個小的部分，更細(xì)致地控制每個部分的內(nèi)容和長度。這樣，模型就能夠在每個段落中集中精力生成更加具體和深入的回復(fù)。五、提示語重要原則--指定輸出長度指定輸出長度的原則

Tips：指定輸出長度的目的在于幫助模型進(jìn)行內(nèi)容的合理分配，確保生成的文本既豐富又具有針對性。需注意，在中文環(huán)境下，以字?jǐn)?shù)作為長度指標(biāo)時，精確度可能不高，因?yàn)槟Ｐ吞峁┑膬H是一個大致的字?jǐn)?shù)范圍。相對而言，以段落數(shù)作為指標(biāo)時，輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性通常會更優(yōu)。如果仍需對每個段落進(jìn)行擴(kuò)充或縮減，使用對應(yīng)指令進(jìn)行迭代修改，并清晰明確的表達(dá)出自己的要求。這樣，模型輸出的結(jié)果才更可靠。五、提示語重要原則--指定輸出長度指定輸出長度的原則示例：使用段落約束作為指定輸出長度的例子場景設(shè)定：制作一份為期一周的健康飲食計劃。目標(biāo)長度：7段落(每天一段)。模擬指令：“請根據(jù)給定的結(jié)構(gòu)制作一份為期一周的健康飲食計劃。確保計劃包括七個段落，每個段落描述一天的飲食安排”模型回復(fù)：星期一：“早餐：燕麥粥，帶一份藍(lán)莓和堅果。午餐：烤雞朐肉配沙拉。晚餐：愕鮭魚配蒸蔬菜。星期二：“早餐：全麥吐司配雞蛋和梨。午餐：土豆泥配烤羊排。晚餐：藜麥沙拉配各類新鮮蔬菜?！毙瞧谌骸霸绮停合ＥD酸奶配新鮮水果。午餐：烤魚配糙米和蔬菜。晚餐：牛肉炒面配豆芽和胡蘿卜。。。。。五、提示語重要原則--指定輸出長度六、提示語重要原則--控制輸出風(fēng)格

通過控制模型的輸出風(fēng)格，可以使模型的回答更符合我們的需求。在前面的提問技巧中，其實(shí)有些也對模型的輸出風(fēng)格進(jìn)行了控制。下面舉例說明如何控制模型的輸出風(fēng)格。1.調(diào)整回答的語氣

模型的回答語氣可以是正式的、友好的、幽默的，等等。如果需要模型在回答問題時保持正式的語氣，可以使用一些形式化的語言和詞匯，例如使用“您”而不是“你”來稱呼對方，使用正式的敬語等。相反，如果我們需要模型在回答問題時保持友好、隨和的語氣，則可以使用一些口語化的語言和詞匯，例如使用“你”而不是“您”來稱呼對方，使用一些俚語和流行語等。六、提示語重要原則--控制輸出風(fēng)格2.

控制回答的長度和深度

有時，我們可能需要模型能更為詳細(xì)、深入地回答問題。但有時又需要模型能簡短、直接地回答問題。為此，我們可以調(diào)整模型生成文本的長度。生成文本的長度越長，模型回答問題的詳細(xì)程度就越高。3.

指定回答的主題或內(nèi)容

有時，我們需要模型能回答特定主題或特定內(nèi)容的問題。為了做到這一點(diǎn)，我們可以將問題和與主題或內(nèi)容相關(guān)的信息提供給模型，這樣就可以生成與該主題或內(nèi)容相關(guān)的回答了。例如，如果需要模型回答有關(guān)健康的問題，我們可以在問題中明確指定“健康”這個主題或關(guān)鍵詞，這樣模型就會生成與健康相關(guān)的回答。六、提示語重要原則--控制輸出風(fēng)格4.控制回答的情感色彩

模型的回答可以帶有不同的情感色彩，例如積極的、消極的、中性的等。如果我們需要模型在回答問題時帶有積極的情感，可以在問題中添加一些鼓勵性的語言或表達(dá)方式，比如“你可以做得很好”等。相反，如果需要模型在回答問題時帶有消極的情感，則可以在問題中添加一些負(fù)面的語言或表達(dá)方式，比如“我很擔(dān)心這個問題”等。5.調(diào)整回答的語言風(fēng)格

模型的回答可以采用不同的語言風(fēng)格，例如正式的、口語化的、學(xué)術(shù)的等。如果我們需要模型在回答問題時采用學(xué)術(shù)語言風(fēng)格，可以在問題中使用一些學(xué)術(shù)術(shù)語和概念，例如使用科學(xué)名詞、專業(yè)詞匯等。相反，如果需要模型在回答問題時采用口語化的語言風(fēng)格，則可以在問題中使用一些俚語、流行語等。六、提示語重要原則--控制輸出風(fēng)格6.

輸出為Excel表格形式

例如，把個人簡歷內(nèi)容復(fù)制給模型，并要求它整理后以Excel表格的形式輸出內(nèi)容。7.

輸出為Markdown格式