提示詞中示例的作用與反作用
「例子」大部分時候是用來彌補表達無能的。
比如,你很難用語言來表達另一個人的語言風格。所有用來形容語言的詞匯,都是抓著自己頭發跳高的“小丑”。
比如,幾乎所有形容詞是不具備量化能力的。當你要求 AI 寫出“精煉”的文案時,你肯定不知道“幾個字是精煉”。
更甚于,很多人讓 AI 幫他寫一個“爆款文案”,AI 完工后大失所望。因為他腦子里的“爆款文案”是 10W+水平,而 AI 認為“你這種表達能力,1000 閱讀量水準的文案是你的理解極限了”…
所以在寫提示詞時有一個叫“Few-Shots”的方法,就是為 AI 提供一個示例,讓他來仿寫。
它的價值在于二:
1) 人對于某個概念的描述能力是有上限的,《詩經》形容美女是“手如柔荑,膚如凝脂,領如蝤蠐,齒如瓠犀,螓首蛾眉,巧笑倩兮,美目盼兮。”而普通人可能只會說“真俊?。 ?/p>
2)人對概念的描述,沒辦法做到跟 AI 的參數維度一致,以至于無法激發大模型的最大潛能。
給出示例,可以讓 AI 根據自己的“本事”充分激活它的參數維度來理解內容,產出的內容也會更優質。
給出示例有兩種方法:
1)對于日常應用
在提示詞中,給出示例,推薦的方法是給出[輸入]和[輸出]對,而不只是一個你期望的輸出示例:
2)對于 API 開發,可以直接構造一組帶有多輪對話的輸入輸出 message。
下面是智譜開源 CogVideoX1.5 模型文檔中給出了一個把用戶簡單提示詞豐富細化的操作指南,里面使用了這種“強行寫入歷史對話”的方式為 AI 提供示例,非常值得學習。
截圖閱讀體驗一般,可以在去 GitHub 看原文,或者在上周的 AI 大事件文檔中找到我的翻譯。鏈接我放在文末。
但示例有時候也會起到反作用。
我曾經寫過一個讓 AI 幫我做私域話術排版的提示詞。
我期待 AI 能從我給出的排版示例中找到規律,給出我更多排版花樣,但 AI 并不會…
給它什么,它就只“抄”什么。
針對這個問題,我跟 GPT 有過一次“對話”,它給出了一些建議,發給大家參考:
本質上,還是要提高自己的表達能力。
AI 是給表達者的紅利。
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文中提示詞星球應該都有文字版
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