ChatGPT写作大揭秘：如何让AI辅助你写出好文章？系列之二

2.吴恩达的《提示词工程师》课程

2.1.引言

2.1.1.基础大模型（Base Large Language Model）

基于文本训练数据做预测

输出内容不可控，有可能是有害的内容

2.1.2.指令调整型大模型（Instruction tuned Large Language Model）

首先使用已经在大量文本数据上训练过的基本大模型；

然后用输入、输出的指令进行微调；

然后使用RLHF（人类反馈强化学习）的技术进一步优化；

输出内容可控，内容是有益、诚实和无害的

2.2.指南

2.2.1.第一原则

编写具体和明确的指令

• 明确不等于少

• 策略

• 使用好分隔符

• 避免提示注入

• prompt中指定验证条件

• “少量样本”提示

2.2.2.第二原则

给模型足够的时间去思考

2.2.3.限制

幻觉

• 编造听起来很合理的故事

• 策略：提取引用，使用引用进行回答，避免幻觉

2.3.迭代

2.3.1.提示

2.3.2.分析结果

2.3.3.改进提示

2.3.4.循环直至得到理想的回答

2.4.摘要

2.4.1.对大量文字进行总结

2.5.推理

2.5.1.提取标签、提取名称、识别情感

2.6.转换

2.6.1.语言翻译

2.6.2.格式转换

html、Markdown、json

2.6.3.语气转换

朋友语气、专家语气、老师语气、医生语气

2.6.4.帮助拼写

2.6.5.语法纠正

2.7.扩展

2.7.1.主题扩展内容

2.8.聊天机器人

2.8.1.角色

2.8.2.输出格式