2024-08-16|閱讀時間 ‧ 約 23 分鐘

AI說書 - Prompt Engineering - 74 | N-Shot Prompting 結構

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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:

  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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


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