07 | 善用口技:参数化沟通,更顺滑
键盘
你好,我是键盘,我们继续驯服 GPT。
与 ChatGPT 协作是一门交流的艺术,掌握 prompt 设计之后,你已经能使用 ChatGPT 理解的方式来引导 TA 做事了。但是,作为一个做中文语料理解还不完美的语言模型,什么描述方式能让 TA 的理解更敏感,输出更精准?
以“突出输出结果里面的指引模块”为例,就有 3 种典型的 prompt 表达方式。
💬 第一种 prompt
“明显一点”的表达含糊不清。
💬 第二种 prompt
对齐语言,不用解释。这种还可以。
💬 第三种 prompt
冗余少,效果好。
如果对“ChatGPT 更喜欢的沟通方式”进行抽象提炼,我会把它分为结构化表达和参数化表达两部分。
结构化 + 参数化
前面几节课的设计和模版已经强调过结构化表达,这节课我会带你设计一个 ChatGPT 模型都能兼容的、强大的综合语言助理,解决参数化表达的问题。除了满足基础的翻译和可视化学习,更能无限拓展一系列跟“语言学习”相关的功能。我把它命名为 Lang Master。
精准控制多分支,实现千人千面
作为 Lang Master 的用户,我们会有不同的背景情况、五花八门的偏好,功能需求更是存在差异。所以它应该是一套可调参的灵活系统,而不是写死的人设。用参数化描述来分别定义需求细节,千人千面就可以轻松实现。
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AI
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本文详细介绍了如何利用参数化表达与ChatGPT进行沟通,以提高协作效率。作者首先介绍了三种典型的prompt表达方式,并强调了参数化表达的重要性。随后,文章详细讲解了参数化描述的概念,包括功能指令、变量、默认值和初始化与帮助等内容。接着,作者提出了设计一个名为Lang Master的综合语言助理,以解决参数化表达的问题,并介绍了如何实现精准控制多分支,实现千人千面的功能。文章还列举了设计语言辅助专家的需求,并提供了相应的思路模版和prompt思路模版。整篇文章以技术性强的语言,详细介绍了如何利用参数化表达来更好地与ChatGPT进行沟通,为读者提供了丰富的技术指导和实用的范例。文章最后分享了灵感来源于Tree-of-Thoughts的结构化、参数化的多分支书写方法,以及对Lang Master的思维树推理的探讨。整体而言,本文为读者提供了一种新的沟通方式,使其能够更高效地与ChatGPT进行协作。
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- 李忠良这一节课着实有点深奥了
作者回复: 看不懂的地方可以在群里交流
2023-06-13归属地:北京33 - 石云升get了,原来可以用Markdown的语言规范结合if else的逻辑条件判断设计出更多容错性高的指令。
作者回复: 语言规范非常宽松,可以随意一点。我后面用箭头也是有效的,像这样。 判断—>Y:干嘛,N:干嘛。
2023-06-28归属地:广东1 - +2🌸Caryi꧂试用了一下这个prompt,牛了!很佩服老师能有这样开拓的想法,精细地控制AI给出高效的回答内容,真的非常受教
作者回复: AI领域的探索,先开拓可能性再细化,好玩得多。
2023-08-14归属地:北京 - 元气🍣 🇨🇳这些图案是怎么放进去的?2024-03-03归属地:广东
- 吴亮感觉语言比较晦涩,读起来不顺畅。2023-12-29归属地:广东
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