ChatGPT Prompt工程：设计、实践与思考(2)

这里面大部分内容 ChatGPT 都可以完成的相当不错，至少读起来非常通顺流畅，具有逻辑性。当然，我们不排除其中有一些问题，尤其是知识类的（有时候真的是一本正经的在乱说），关于这方面可以阅读【相关文献2】和【3】。

Prompt 其实在 NLP 领域是一个比较成熟的东西，比如那篇 2021 年的综述 [3] ，再比如 Google 的 FLAN [4] 里面也提到了 T5、GPT3 和 FLAN Prompt 的区别，还有这篇多任务 Prompt [5] 提供了大量的 Prompt 示例（这篇 Paper 161 页，Prompt 就有 133 页）。那怎么到了 ChatGPT 这里 Prompt 一下就有如此地位呢？我觉得主要有两个原因：

ChatGPT 强大的 In-Context 学习能力。在 GPT3 [6] 中提到，上下文长度为 2048，也就是说，Prompt 也可以这么长。而且 GPT3 本来就是生成模型，生成的内容和前面给出的提示是直接关联的。 ChatGPT 在训练时用了 Prompt（InstructGPT【相关文献4】和【5】），也就是说相比其他模型，它本身就在 Prompt 上下了不少功夫。他用的这个 Prompt 其实是 Instruct，用来引导和激发模型的 In-Context 能力。

因此，从设计的角度来看，要想发挥 ChatGPT 的最大能力，不仅仅要靠它的 In-Context 能力，Prompt 也应该仔细设计，或者说尽量贴近训练时的样子。换句话说，它是遇强则强，遇弱则弱，遇傻逼则傻逼。。。

Prompt设计

ChatGPT 有不少特点，比如：跨语言、同时服务多人（伸缩性）、个性化（利用历史记录）等。但最值得一提的是定制化，也就是可以定制语气、风格、类型等，这个也可以包含在你的 Prompt 里。

Prompt原则

首先要说的是设计原则，主要包含以下几个：

清晰，切忌复杂或歧义，如果有术语，应定义清楚。 具体，描述语言应尽量具体，不要抽象活模棱两可。 聚焦，问题避免太泛或开放。 简洁，避免不必要的描述。 相关，主要指主题相关，而且是整个对话期间，不要东一瓢西一瓤。

举几个【核心文献1】中的例子（换成了中文）：

#有效Prompt
你能总结一下《锻炼的好处》一文的要点吗？#聚焦、相关
巴黎最好的素食餐厅有哪些？#具体、相关

#无效Prompt
你能告诉我关于这个世界的什么？#宽泛、开放
你能帮我做作业吗？#开放
你好#无目的、不聚焦