提示工程
:::takeaways 本文要點
- 什麼是提示工程?
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當提示不奏效時會發生什麼?
有時候生成式 AI 會輸出錯誤的結果。例如,它們不是很擅長乘法運算,經常會自信地給出錯誤的答案。嘗試向 ChatGPT 提供以下提示:
Prompt
AI Output
ChatGPT 提供了一個錯誤答案(正確答案是 91,377)。我們可以修改提示,並告訴 ChatGPT 仔細思考每個步驟:
Prompt
AI Output
計算 923 乘以 99,我們可以分解為較小的步驟:
步驟 1:為每個項寫出完整的 0 個數: 923 * 99 = 923 * 990
步驟 2: 將第一個項乘以 9: 923 * 9 = 8307
步驟 3: 將第一個項乘以 90(新增一個 0): 923 * 90 = 83070
步驟 4: 將步驟 2 和步驟 3 的結果相加。: 8307 + 83070 = 91377
因此,923 乘以 99 等於 91,377。
令人驚訝的是,透過這些額外的說明,ChatGPT 能夠解決這個問題。這次成功是因為 ChatGPT 將計算過程都寫出來了,從而避免了錯誤。透過提示工程,生成式 AI 的數學能力可以得到提升。現在,讓我們嘗試一個不同的例子。
:::caution 注意
由於 ChatGPT 是
非確定性
的,即使使用這個提示,有時也可能無法正常工作。你可能會看到類似於 91,177 或 91,077 的答案。
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考古學家 AI 示例
這一次,我們將請 ChatGPT 為我們正在考慮建立的新型虛構 AI 產品 “考古學家 AI” 撰寫一條營銷推文。考古學家 AI 講述著關於著名考古學家的故事。
Prompt
AI Output
這條推文不準確,因為 “考古學家 AI” 只是講述故事,而不是發現新事物。然而,這並不是 ChatGPT 的錯!它對 “考古學家 AI” 一無所知,讓我們在提示中包含相關資訊。
Prompt
AI Output
這次好多了!現在讓我們嘗試讓 ChatGPT 以印第安納·瓊斯的風格寫下推文。
Prompt
AI Output
好的,這可能是我們需要向考古學愛好者傳達的資訊!透過測試多個提示,我們可以看到哪個提示能產生最好的輸出結果。
總結
隨著時間的推移,不斷完善提示的過程被稱為提示工程。你不可能在第一次嘗試時就寫出完美的提示,因此重要的是善於完善你的提示。做好提示工程主要來自大量的實踐(嘗試和錯誤)。其餘文章將向你介紹可以在提示工程過程中使用的不同提示策略。