prompt工程技巧
Prompt可以是一個(gè)問題，一個(gè)主題，一段描述等等，它可以幫助模型理解用戶的意圖并生成相應(yīng)文本。
Prompt Engineering：通過開發(fā)和優(yōu)化提示詞，幫助語言模型用于各種應(yīng)用場(chǎng)景和研究領(lǐng)域。
一、Prompt技巧
zero-shot零樣本提示技巧
使用清晰、明確，避免模糊的詞語。
把指令放在前面，用三個(gè)引號(hào)"""將指令和待處理內(nèi)容分開。
指定輸出格式，得到穩(wěn)定輸出格式，有可讀性。（指明json格式輸出）
角色扮演， https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh 。
一個(gè)prompt分為4部分
指令詞，背景，輸入，輸出要求
few-shot少樣本提示
給出一個(gè)例子。
chain-of-thought（CoT） 思維鏈，引導(dǎo)模型推理
給例子的時(shí)候也加入思考過程。
zero-shot +CoT
使用 let‘s think step by step。
Search API + GPT（具有聯(lián)網(wǎng)能力的api，例如new bing）
對(duì)于聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)知識(shí)需求的prompt，
在公網(wǎng)搜索，讓GPT對(duì)搜索的結(jié)果進(jìn)行總結(jié)歸納。
Embeding Search +GPT（具有本地?cái)?shù)據(jù)）
計(jì)算本地向量庫與問題的語義相似度，將相似度高的文本和問題一起作為prompt。
ReAct(Reason + Act)技術(shù)
模型同時(shí)和多個(gè)三方工具整合，在推理的過程中，自己決定要調(diào)用哪個(gè)外部工具，把工具生成的結(jié)果告訴模型，再繼續(xù)推理。
模板示例：
盡可能的回答以下問題，你可以使用以下的工具
搜索API：當(dāng)你需要去公網(wǎng)搜索最新信息的時(shí)候可以用到。
計(jì)算器：當(dāng)你需要回答數(shù)學(xué)計(jì)算的時(shí)候可以用到。
請(qǐng)用以下格式回答：
問題：你必須回答輸入的問題
思考：你應(yīng)該一直保持思考，思考如何解決問題
動(dòng)作：<一個(gè)工具名>。每次動(dòng)作只選擇一個(gè)工具。工具列表[搜索API，計(jì)算器]
...這個(gè)“思考-動(dòng)作-輸入-觀察”的循環(huán)可以重復(fù)多次。
思考：最后，你應(yīng)該知道結(jié)果了。
最終結(jié)果：針對(duì)原始問題，輸出最終結(jié)果。以“任務(wù)完成”結(jié)尾。
開始！
問題：周杰倫今年多大了？他的年齡的0.23次方是多少？
思考：
二、Prompt學(xué)習(xí)實(shí)踐資料
chatgpt調(diào)教各種場(chǎng)景指南
https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
Prompt Engineering 最佳實(shí)踐
OpenAI:
https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api
Azure OpenAI:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/concepts/advanced-prompt-engineering?pivots=programming-language-chat-completions
吳恩達(dá) Prompt Engineering 教程
https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese
OpenAI cookbook里面的例子覆蓋到了絕大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景
https://github.com/openai/openai-cookbook
最全 Prompt 工程指南，讓你成為 AI 模型馴化師
https://zhuanlan.zhihu.com/p/613999116
10個(gè)必備的 AI Prompt 工具，助你事半功倍提高生產(chǎn)力！
https://zhuanlan.zhihu.com/p/621627781
三、多倫對(duì)話數(shù)據(jù)集
豆瓣多輪對(duì)話數(shù)據(jù)集：包含1000個(gè)對(duì)話上下文，每個(gè)上下文有10個(gè)候選響應(yīng)，用于評(píng)估生成模型的質(zhì)量。鏈接：https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection
CrossWOZ：一個(gè)大規(guī)模跨領(lǐng)域中文任務(wù)導(dǎo)向多輪對(duì)話數(shù)據(jù)集，包含6K個(gè)對(duì)話，102K個(gè)句子，涉及5個(gè)領(lǐng)域（景點(diǎn)、酒店、餐館、地鐵、出租）。鏈接：https://github.com/thu-coai/CrossWOZ
MultiWOZ：一個(gè)大規(guī)模英文跨領(lǐng)域任務(wù)導(dǎo)向多輪對(duì)話數(shù)據(jù)集，包含10K個(gè)對(duì)話，115K個(gè)句子，涉及7個(gè)領(lǐng)域（餐館、酒店、景點(diǎn)、出租車、火車、醫(yī)院、警察）。鏈接：https://github.com/budzianowski/multiwoz
