ChatGPT Prompt工程：设计、实践与思考

来源 | NewBeeNLP

作者 | 太子长琴

ChatGPT 火爆出圈了，有些人惊叹于它的能力，当然也有部分人觉得也就那样。这就不得不提 Prompt 了，据说【相关文献1】，ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt，“看来 Propmt 也成一个技术活儿了”。

当我这么想的时候，没想到国外居然已经有了成熟的售卖 Prompt 的网站 [1] ，这玩意儿居然成了 NFT（Non-Fungible Token），真是世界变化太快，本人过于迟钝。

其实，对于 ChatGPT 的能力，作为 NLPer 第一时间就领教过了，作为行业内人士，而且多年来一直关注文本生成领域，ChatGPT 带给我的冲击和震撼是非常大的，甚至那几天晚上连觉都睡不着，真是焦虑感爆棚。记得在DataWhale团队群里一次讨论 ChatGPT 时，我发过这样的消息，原话如下：

NLP真的考虑要转行了
ChatGPT已经抹平了任务、行业、语言
以后也不用分那么多task榜单了，不用管行业
强大的一批，LMasSAAS将统治一切

LM as SAAS，其实应该是 LMAS——Language Model as Service。

过了几天看到这篇文章： ChatGPT 会对未来 5 年的 NLP 算法从业者带来怎样的冲击？ 发现业内大家也是差不多的想法（虽然我发消息在这篇文章之后，但之前的确没看过），尤其是张俊林博士的观点个人比较认同，NLP 工程师的确不容乐观。这里不是说这个职业的职责不容乐观，而是说整个行业可能会受到冲击。

有点跑偏了，说回 Prompt，春节时就想用 ChatGPT 生成一些祝福语，突然发现自己掌握的 Prompt 出来的效果不太好了。Google 了一下结果就发现了 The Art of ChatGPT Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective Prompts [2] 这本电子书，再一搜，发现这个领域居然已经发展到如斯境地。本着学习的心态，阅读整理了一些 Prompt 工程的资料（见《文献和参考——核心文献》），是有此文。本文主要介绍关于 ChatGPT Prompt 的方法，我会结合这些资料加上自己的理解写出来，同时会在中文环境下做相关试验。

背景简介

首先，我们不妨自己先想一想，会怎么写 Prompt。随便一想就一大堆：

简单日常对话。比如询问对方姓名，是否开心等等。 常识问答。比如问今天是周几，冬天如何取暖等等。 知识问答。比如热力学第二定律是什么，设计模式中的策略模式适用于哪些场景等等。 文本改写。比如给出一段话，让它改简单一些，或换个风格，同时给出要的风格是什么样子的。 所有的 NLP 任务，包括：文本分类、实体标注、信息抽取、翻译、生成、摘要、阅读理解、推理、问答、纠错、关键词提取、相似度计算等等。具体做法就是给出文本，然后告诉你要做什么任务就行，甚至可以指定输出格式。