· 回復(fù)可能包含錯誤

· 對同一提示的反應(yīng)可能會有所不同

· 模型的知識基于收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間（例如ChatGPT的知識截止日期是2021年9月）

現(xiàn)在，我們將介紹您在與LLM大語言模型互動時可以遵循的4種非常重要的提示模式。

1.角色模式

使用角色模式，您可以要求 ChatGPT 以特定的身份、角色或者身份扮演某個特定的人、角色或?qū)ο髞砩苫卮餫ct as a specific Persona and perform a specific task.

2. 問題細節(jié)拆分模式

使用問題細節(jié)拆分模式，您可以請求 ChatGPT 根據(jù)問題拆分細化成后續(xù)問題提問，然后根據(jù)后續(xù)問題的回答來解決最初的問題。generate follow-up questions and use the answers for those questions to accurately answer the initial question.

3. 模板模式

我們可以提供一個模板并指示 ChatGPT 按照模板生成響應(yīng)。為了進行演示，我將提供百度百科頁面上有關(guān)唐朝的幾個段落。使用這些段落，ChatGPT 將按照模板生成3個問題和答案。

4. 樣本提示Zero-shot prompting

LLM可以遵循指示，且能夠從提示詞中學(xué)習(xí)模式并遵循響應(yīng)其中的模式。這就是樣本學(xué)習(xí)，我們可以訓(xùn)練模型如何對以前未遇到過事件進行分類學(xué)習(xí)。讓我們以大眾點評評論數(shù)據(jù)集為例，并要求模型確定特定評論的情緒。

結(jié)論

在本文中，我們探索了使用 Web UI 進行提示詞工程學(xué)的最佳實踐。我們討論了幾種有效的提示模式，包括角色模式、問題細化拆分、模板、樣本學(xué)習(xí)。我希望本教程能夠啟發(fā)你使用大型語言模型來提高您的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。我相信，它可以幫助您產(chǎn)生想法、獲得新的見解、解決復(fù)雜的問題，并在多個層面上增強您的日常工作。