prompt工程
前沿
今年，ChatGPT等大型模型在各个领域展示了其广泛的应用前景，显示出了惊人的潜能。值得注意的是，prompt的设计和质量对模型输出的效果有着重要影响。回想起GPT-3.5初次亮相时，其功能尚不如现在之丰富。而今，GPT-4带来了三大亮点：首先，它可以提供更为详尽的文本回答；其次，它具备了基于爬虫技术的网页浏览功能；最后，它还新增了绘图功能，成为一款真正的多模态模型。接下来，我将为大家列举几个实用且有趣的ChatGPT prompt示例。
效率提升prompt
1. Write Multithreaded Functions 14. 编写多线程函数
Prompt: I want you to act as a coder. Can you help me parallelize this code across threads in Python?
提示：我希望你充当编码员。你能帮我在 Python 中的线程中跨线程并行化这段代码吗？
2. Write Documentation 28. 编写文档
Credit: @svpino 信用：@svpino
Prompt: I want you to act as a software developer. Please provide documentation for func1 below.
[Insert function]
提示：我希望你充当软件开发人员。请在下面提供 func1 的文档。[Insert function]
3. Correct Own ChatGPT Code 47. 更正自己的聊天代码
Prompt: Your above code is wrong.
[Point out what is wrong]. Can you try again?
提示：您上面的代码是错误的。[Point out what is wrong].你能再试一次吗？
5. 充当 Linux 终端
我想让你充当 Linux 终端。我将输入命令，您将回复终端应显示的内容。我希望您只在一个唯一的代码块内回复终端输出，而不是其他任何内容。不要写解释。除非我指示您这样做，否则不要键入命令。当我需要用英语告诉你一些事情时，我会把文字放在中括号内[就像这样]。我的第一个命令是 pwd
6. 充当英语翻译和改进者
替代：语法，谷歌翻译
我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是“how are you ?”，请翻译它。
7. 充当英翻中
下面我让你来充当翻译家，你的目标是把任何语言翻译成中文，请翻译时不要带翻译腔，而是要翻译得自然、流畅和地道，使用优美和高雅的表达方式。请翻译下面这句话：“how are you ?”
8. 担任 AI 写作导师
我想让你做一个 AI 写作导师。我将为您提供一名需要帮助改进其写作的学生，您的任务是使用人工智能工具（例如自然语言处理）向学生提供有关如何改进其作文的反馈。您还应该利用您在有效写作技巧方面的修辞知识和经验来建议学生可以更好地以书面形式表达他们的想法和想法的方法。我的第一个请求是“我需要有人帮我修改我的硕士论文”。
10. 充当花哨的标题生成器
我想让你充当一个花哨的标题生成器。我会用逗号输入关键字，你会用花哨的标题回复。我的第一个关键字是 api、test、automation
11. 充当提示生成器
我希望你充当提示生成器。首先，我会给你一个这样的标题：《做个英语发音帮手》。然后你给我一个这样的提示：“我想让你做土耳其语人的英语发音助手，我写你的句子，你只回答他们的发音，其他什么都不做。回复不能是翻译我的句子，但只有发音。发音应使用土耳其语拉丁字母作为语音。不要在回复中写解释。我的第一句话是“伊斯坦布尔的天气怎么样？”。（你应该根据我给的标题改编示例提示。提示应该是不言自明的并且适合标题，不要参考我给你的例子。）我的第一个标题是“充当代码审查助手”
13. 一步一步思考
对于复杂问题，人类解决起来可能需要很多步的问题简化以及问题建模才能解决问题。chatgpt也是一样的，我们通过加上下面这个prompt，可以让chatgpt自己对task进行建模，甚至，我们可以帮助chatgpt进行建模。
Let’s think step by step
Chain of Thought Prompting：思维链(CoT)提示是一种最近开发的提示方法，旨在鼓励大语言模型解释其推理过程。下图显示了 few shot standard prompt（左）与 COT 过程（右）的比较。CoT的主要思想是，通过向LLM展示一些少量的典范，在样例中解释推理过程，大语言模型在回答提示时也会跟着进行推理。思维链已被证明对于算术、常识和符号推理等任务的结果有所改进。特别是，在GSM8K基准测试上，PaLM 540B通过提示达到了57%的准确性。
例子学习，这个考验使用者对于整个问题与解题过程的理解。最少到最多提示过程 (Least to Most prompting, LtM) 是思维链提示过程(CoT prompting)的进一步发展。具体来说，首先将问题分解为子问题，然后逐个解决。这是受到针对儿童的现实教育策略的启发而发展出的一种技术。
14. Self-Ask
1 | Self-Ask 在问题拆解之前，先询问LLM这个问题是否需要提出子问题，对具有挑战性的问题进行拆解，一步一步解决，最后给出的答案。 |
15. 集思广益——Self Consistency
自洽性（Self-consistency）是对 CoT 的一个补充，它不仅仅生成一个思维链，而是生成多个思维链，然后取多数答案作为最终答案。在下面的图中，左侧的提示是使用少样本思维链范例编写的。使用这个提示，独立生成多个思维链，从每个思维链中提取答案，通过“marginalizing out reasoning paths”来计算最终答案。实际上，这意味着取多数答案。
没事可以玩的prompt
4. Provide Emotional Support 60.提供情感支持
Prompt: I want you to provide emotional support to me.
[Explain problem here.]
提示：我希望你为我提供情感支持。[Explain problem here.]
12. 扮疯子
我要你扮演一个疯子。疯子的话毫无意义。疯子用的词完全是随意的。疯子不会以任何方式做出合乎逻辑的句子。我的第一个建议请求是“我需要帮助为我的新系列 Hot Skull 创建疯狂的句子，所以为我写 10 个句子”。
9. 作为基于文本的冒险游戏
我想让你扮演一个基于文本的冒险游戏。我在这个基于文本的冒险游戏中扮演一个角色。请尽可能具体地描述角色所看到的内容和环境，并在游戏输出的唯一代码块中回复，而不是其他任何区域。我将输入命令来告诉角色该做什么，而你需要回复角色的行动结果以推动游戏的进行。我的第一个命令是’醒来’，请从这里开始故事
