这是2024年3月6日，苏州大学chatGPT课程的第二课，介绍提示词（prompt），如何使用prompt，或者说如何提问以获得准确的回答。
目录
1. 提示词Prompt
2. 如何使用提示词
3. 提问模版
4. 实践
可能未来最流行的编程语言不再Python、Java或C++，而是人们的自然语言。有了大语言模型后，每个人都是程序员。 —> Prompt是人工智能时代的编程语言！
所以最有性价比、高杠杆的技能是：掌握和精通Prompt！善用提示词！
1. 哪些工作适合用ChatGPT解决？——这个要在生活和工作中不断摸索，结合微信阅读的几本书介绍，“之前有朋友问怎么用 AI？就从你手头的工作开始，特别是那些重复的、机械性的工作，把你在做的事情、做事情的思路，向 AI描述一遍，看看它会怎么做。”
2. 如何使用prompt，见下面的学习记录
3. 如何熟练掌握—— 迭代关键词、总结特定场景的用法（并复用）
1 提示词prompt：是什么，为什么
prompt是什么？——是一个输入的文字段落或短语，作为Generative model输出的起点或引导。 Prompt可以是一个问题、一段文字描述、一段对话或任何形式的文字输入，模型会基于prompt所提供的上下文和语义信息，生成相应的输出文本。
prompt —> model —> generated Texts
补充：傅盛的一篇演讲稿“这波AI是百年一遇的生产力革命，一把手要亲自抓”：
0. 如果只学习大模型的一个技术点，应该是Prompt
1. 自然语言天然的压缩性导致的天然歧义性，以及每个行业的专业属性，使得Prompt是嫁接大模型逻辑能力和应用需求的桥梁，不可或缺，非常重要。
2. 问题很重要，如何提问（如何描述）同样重要；要让AI理解你的问题。
3. 你要理解大模型自然语言的的压缩性导致的天然歧义性以及每个行业的专业属性。什么叫专业属性？最简单的就是你讲苹果的时候，在我的脑海里就是一部手机，陕西农民的脑海里肯定有他家的苹果，他不会想到那款手机。
为什么提示词很重要：沟通方式，问题描述和提问方式，决定了沟通的效果。
Sam Altman：writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high- leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
为聊天机器人角色编写非常棒的提示是一项惊人的高杠杆技能。
怎样写提示词Prompt
1. 【使用前】识别适合GPT的任务。
认识哪些任务是适合GPT做的，把AI能做的交给AI，提升工作效率。
2. 【使用中】给出足够的背景信息。
给出充分的背景信息，让模型发挥最大的潜力。 —> chatGPT要用“prompt”接受不了背景信息
3. 【反复提问】反复迭代优化。
根据模型结果迭代提示词。和调试程序一样，提示词也是需要调的。
与提示词的软件或服务：
1. promptHero：一个prompt搜索平台，https://prompthero.com
2. 检索适合GPT的任务：https://ai-bot.cn （AI工具箱，囊括了所有常用的AI工具链接）
第二部分：如何使用提示词获得准确的问答
2.1 Prompt模式要素：
prompt = instruction （说明任务）+ content（语境背景）
2.2 不同的提示词模式：
1. 零样本提示（当搜索引擎使用）
2. 少样本提示（提供样本提示，然后再问问题；使用//分割样本和对应的答案）
3. 思维链提示（chain of thought (CoT) prompting) 先提供解题思路示范问题和答案，再询问正式的问题；
4. 立角色提示（role prompting）—最常用的功能，比如“旅游攻略”对应“导游角色”； 立角色+述问题+定目标+补要求； 通过“立角色”narrow down特定的专家背景，
5. 多模态提示， 用在ChatGPT4 （20US/m登陆5个终端），可以识别图片
我们平时用的最多的就是“立角色提示“，chatGPT提供特定的角色供直接使用。
立角色模版： 你现在是【】/请你扮演【】/假如你是【】/请你以【】的语气。
特定场景下的指令：
2.3 迭代修改
不停追问（继续指令）
迭代时，需要设定对应的奖惩指令，来调教模型
写提示词的简单原则：
√ 尽量给出丰富的、清晰的内容背景；
√ 给定少量的样例，比零样本提示好；
√ 在提示中设定合适的角色比不设定好；
√对需要逻辑操作的任务，需要用到思维链；
√反复迭代，适当奖惩