我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。
N-Shot Prompting 的有效性很大程度取決於它的結構,N-Shot Prompting 中的「N」表示為模型理解特定任務而提供的範例。當我們深入研究結構時,重點是確保充分利用這些範例來指導模型,N-Shot Prompting 包含以下步驟:
- 任務定義
- 顆粒度:明確定義的任務為範例提供了更清晰的上下文,確定您的目標是尋求通用解決方案還是專注於特定的細微差別,任務越清晰,「N」個例子就越能有效地引導模型
- 目標澄清:明確概述您希望模型實現的目標,該方向將確保提供的範例是目標導向且相關的
- 範例條款
- 「N」內的多樣性:如果您使用 5 次提示,請確保這五個範例涵蓋任務的可能場景範圍,這使模型能夠適應多種情況,使其輸出更具適應性
- 策略選擇:由於您受到「N」個範例的限制,因此應該仔細選擇每個範例,將它們視為更大任務領域的代表性樣本
- 呈現的一致性:以一致的格式呈現「N」個範例,這有助於模型識別模式並理解輸入和期望輸出之間的關係
- 輸出生成
- 評估:輸入「N」個範例並使用模型後,評估其輸出,它是否與提供的範例的預期結果一致
- 迭代細化:如果輸出不令人滿意,請考慮細化您的「N」個範例,有時,範例中的輕微調整可以顯著改善輸出
- 反饋和迭代
- 分析與調整:根據模型的效能,重新檢視您的「N」個範例,也許一個例子太含糊,或者另一個例子範圍太窄,微調這些可以增強模型的理解
- 「N」的可擴展性:如果結果不符預期,請考慮嘗試調整 Shot 數量,對於某些任務,3-Shot 可能就足夠了,而其他任務可能需要 7-Shot 方法