提示工程是數據科學、軟件開發、機器學習和其他多個領域中的一項關鍵技能。儘管其重要性，卻常常被忽視。通過改進提示，使用者可以從 AI 模型中獲得更好的結果和更一致的回應。本文概述了七個有效的技巧，以提升您的提示技能。
改善 AI 性能的最有效方法之一是減少提示的長度。研究顯示，較長的輸入可能會導致語言模型的推理性能下降。簡化提示，使其更簡潔，可以帶來顯著的性能提升，有時甚至超過 20%。通過消除不必要的文本，使用者還可以降低處理較長輸入所需的成本。
角色提示涉及指示 AI 採用特定的語調、風格或角色。與其給出模糊的指示，不如明確定義您希望 AI 扮演的角色。例如，與其說「你應該是專業的」，不如直接指示 AI「充當財務分析師」。這種方法可以導致更相關和準確的回應。
採用「思維鏈」方法可以顯著提升 AI 性能。這種方法鼓勵 AI 逐步思考，而不是提供複雜的解釋。例如，添加短語「讓我們一步一步思考」可以提高準確性，特別是對於能力較弱的模型。這種技術可以顯著提升性能指標。
選擇正確的模型對於獲得最佳結果至關重要。使用者通常期望本地語言模型的性能與像 GPT-3.7 這樣的先進模型相似。從特定任務的最佳模型開始，使用者可以確定問題是否源於模型的限制、提示或上下文。一旦確定，使用者可以在調整提示的同時實驗較弱的模型。
少量學習是一種通過提供期望行為的示例來增強模型性能的技術。雖然這可以提高準確性，但重要的是要謹慎使用示例。隨機示例可能會違反簡潔提示的原則。主要在指示可能模糊的複雜任務中使用少量示例。
結構化輸出對於以可預測的格式獲取數據非常有價值。與其給出模糊的描述，不如以結構化的方式請求具體信息。例如，與其說「這個人戴著黑色帽子」，不如要求 JSON 回應，詳細說明每件衣物。這種方法提高了回應質量，並確保了清晰度，特別是在結構化數據至關重要的情況下。
在語言模型中實現高準確性，特別是在醫療診斷或法律建議等關鍵應用中，需要進行迭代。目標是達到 95-99% 的準確性，但要理解模型是概率性的，容易出錯。通過定期進行人類評估來量化性能，可以幫助改進提示並提高整體準確性。
為了有效測試和改進提示，使用者可以生成多個輸出並根據特定標準進行評估。這個過程涉及手動評分結果或使用 AI 模型來評估性能。通過比較不同版本的提示，使用者可以識別出哪些變體產生最佳結果並進行必要的調整。
有一些工具可以幫助改進提示，通過消除不必要或模糊的內容來簡化提示過程，使創建簡潔有效的提示變得更容易。通過使用這些工具，使用者可以提高提示效率，改善 AI 生成回應的整體質量。
問：什麼是提示工程？
答：提示工程是數據科學、軟件開發、機器學習和其他多個領域中的一項關鍵技能，涉及改進提示以獲得更好的結果和更一致的回應。
問：減少提示長度如何改善 AI 性能？
答：減少提示的長度可以帶來顯著的性能提升，有時甚至超過 20%，因為較長的輸入可能會降低語言模型的推理性能。
問：什麼是角色提示？
答：角色提示涉及指示 AI 採用特定的語調、風格或角色，通過明確定義您希望 AI 扮演的角色，從而導致更相關和準確的回應。
問：什麼是「思維鏈」方法？
答：「思維鏈」方法鼓勵 AI 逐步思考，而不是提供複雜的解釋，這可以顯著提升性能和準確性。
問：為什麼選擇正確的模型很重要？
答：選擇正確的模型對於獲得最佳結果至關重要，因為使用者通常期望本地模型的性能與先進模型相似。從最佳模型開始有助於識別源於模型限制或提示的問題。
問：什麼是少量學習？
答：少量學習是一種通過提供期望行為的示例來增強模型性能的技術，特別適用於指示可能模糊的複雜任務。
問：結構化輸出如何改善回應質量？
答：結構化輸出請求以可預測的格式提供具體信息，改善回應質量並確保清晰度，特別是在結構化數據至關重要的情況下。
問：為什麼迭代對於實現高準確性很重要？
答：迭代對於實現高準確性很重要，特別是在關鍵應用中，因為它有助於通過定期性能評估來改進提示並提高整體準確性。
問：使用者如何有效測試和改進提示？
答：使用者可以通過生成多個輸出、根據特定標準進行評估以及比較不同版本來測試和改進提示，以識別哪些變體產生最佳結果。
問：什麼是提示改進工具？
答：提示改進工具幫助消除不必要或模糊的內容，簡化提示過程並提高提示效率，以獲得更好的 AI 生成回應。
