ChatGPT 不好用？请收下这份 Prompt 工程指南！ _Prompt

ChatGPT 火了 5 个月，你知道如何提示才能最大程度发挥其性能吗？
原文链接：https://medium.com/sopmac-ai/prompt-engineering-tips-for-chatgpt-73c3dca6f99d
作者 | Ivan Campos
译者 | 弯月责编 | 郑丽媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
作为大型语言模型接口，ChatGPT 生成的响应令人刮目相看，然而，解锁其真正威力的关键还是在于提示工程。
在本文中，我们将揭示制作提示的专家级技巧，以生成更准确、更有意义的响应。无论你使用 ChatGPT 是为了服务客户、创建内容，还是仅仅为了娱乐，本文提供的知识和工具可以帮助你优化 ChatGPT 的提示。

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成本优化
在考虑高级提示时，不经意间很容易生成冗长且占用大量资源的提示，非常不利于成本控制，有一个行之有效的解决方案是：精简提示响应。
精简响应
为了缩减 ChatGPT 响应的长度，你可以在提示中注明长度或字符限制，例如：创建一个不超过 280 个字符的推特帖子。
更通用的方法是，将如下内容添加到提示中：
? Respond as succinctly as possible.（响应尽可能简洁。）
简化提示术语
? Zero-shot（零示例）：不需要提供示例。
? One-shot（单示例）：只提供一个例子。
? Few-shot（少量示例）：提供几个例子。
模式
利用 ChatGPT 生成文本的最佳方法取决于大型语言模型执行的特定任务。如果你不确定使用哪种方法，可以尝试不同的方法，看看哪种方法最适合自己。下面，我们将介绍 5 种方法来帮助你快速上手。
思维链（Chain-of-Thought，CoT）
思维链方法需要为 ChatGPT 提供一些可用于解决特定问题的中间推理步骤示例。

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自问法（Self-Ask）
自问法指的是，让模型在回答初始问题之前，先想一想（然后回答），再回答最初的问题。

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分步法（Step-by-Step）
分步法指的是向 ChatGPT 提供以下说明：
? Let’s think step by step.（我们来一步步思考。）
实践证明，这种技术可以提高大型语言模型在各种推理任务上的表现，包括算术、常识和符号推理。

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OpenAI 利用人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）训练了 G PT 模型，因此，ChatGPT 的底层模型与类人的逐步思考方法相一致。

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ReAct 法
ReAct（Reason + Act）法指的是结合推理轨迹与特定于任务的操作。推理轨迹帮助模型规划和处理异常，而操作允许它从知识库或环境等外部来源收集信息。

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反思法
反思法（Reflexi on）建立在 ReAct 模式的基础之上，通过添加动态记忆和自我反思的能力来增强大型语言模型，改进其推理轨迹和特定于任务的动作选择能力。

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以上，我们介绍了 5 种最先进的模式，下面我们来看一看与提示工程相关的几种反模式。
反模式
三星等公司已经意识到：不要共享私人或敏感信息。了解员工如何将专有代码和财务信息输入到 ChatGPT 仅仅是个开始。很快，word、Excel、PowerPoint 以及所有常用的企业软件都会集成类似 ChatGPT 的功能。
将数据输入到 ChatGPT 之类的大型语言模型之前，请确保制定好政策。需要注意的是，OpenAI API 的数据使用政策明确指出：

“默认情况下，OpenAI不会使用客户通过我们的API提交的数据来训练OpenAI的模型或改进OpenAI的服务产品。”
“OpenAI API的数据将保留30天，用于监控滥用和误用。个别有授权的OpenAI员工以及保密和安全义务约束的专业第三方承包商可以访问此数据，仅用于调查和验证涉嫌滥用行为。”

提示注入【ChatGPT 不好用？请收下这份 Prompt 工程指南！】正如你需要保护数据库免受 SQL 注入攻击一样，请务必确保你向用户公开的任何提示免受提示注入的攻击。此处的“提示注入”指的是，一种通过向提示中注入恶意代码来操纵语言模型输出的技术。