🧑💻 提示是新编程！
为了帮助您充分利用提示，我刚刚创建了这个 PDF 备忘单，并与由 130,000 名程序员组成的 Finxter 社区分享（点击下载 PDF）：
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关于快速工程的几句话
当你潜入 及时工程，您将学习如何提出富有想象力、精确且有影响力的问题或指令，从而指导您的 AI 语言模型产生有意义、相关且上下文感知的响应。
快速工程将使您能够突破跨行业和学科的人工智能增强型问题解决的界限。
10 个令人兴奋的应用程序可释放真正的价值
通过掌握即时工程的艺术，您将释放人工智能的全部潜力，将其转变为一系列应用程序不可或缺的工具。
这项技能开辟了丰富的机会，从制作引人入胜的内容和优化客户支持到开展个性化营销活动、丰富教育材料和集思广益突破性想法。
我写了整篇文章，介绍提示如何为数十亿人开启编程之门。为大众编码！
一些提示应用程序示例：
- 📝 内容生成
- 💁 客户协助
- 🎯 营销个性化
- 📚 教育资源
- 💡创意头脑风暴
- 💻 编程指导
- 🌐 语言翻译
- 📰 新闻摘要
- 📊 社会分析
- 🤔 决策支持
继续阅读以了解更多信息！ 👇
7 条黄金提示规则
{您在此输入}在我给你一些带有真实提示输出的有趣示例之前，这里是七个提示规则的快速概述：
- 规则1 💡：从清晰的说明开始，并使用“###”或三引号（“””）来分隔上下文。这可以帮助您和人工智能更好地理解提示。
- 规则#2 🎯：具体说明上下文、结果、长度、格式和风格。详细的说明可以带来更准确和相关的响应。
- 规则#3 📝：提供所需输出格式的示例。示例响应指导人工智能提供满足您期望的答案。
- 规则#4 🧪：首先尝试不提供示例，然后根据需要提供一些示例。评估人工智能的理解并引导其获得更准确的结果。
- 规则#5 ⚙️：如果规则 #4 不起作用，请进行微调。调整提示或提供额外指导以达到预期结果。
- 规则#6 📏：具体、简洁。省略不必要的词语，以便与人工智能进行更清晰、更有效的沟通。
- 规则#7 🧭：使用引导词将人工智能推向某种模式。指导模型生成适合您需求的相关且准确的响应。
规则1 – 开头的说明和 ### 或 “”” 分隔指令或上下文
从明确的说明开始，并使用‘###’或三引号 (“””) 来分隔上下文。这可以帮助您和人工智能更好地理解提示。
❌ 不理想：
用更吸引人的语言重写下面的文字。 {您在此输入}✅ 更好：
用更吸引人的语言重写下面的文字。文本：“”“{您在此处输入的内容}”“”
规则#2 – 具体而详细地说明所需的背景、结果、长度、格式和风格。
具体说明上下文、结果、长度、格式和风格。详细的说明可以带来更准确和相关的响应。
❌ 不理想：
为孩子们写一个短篇故事✅ 更好：
为孩子们写一个有趣的足球故事，告诉孩子坚持是罗琳风格成功的关键。
规则#3 – 给出所需输出格式的示例
提供所需输出格式的示例。示例响应指导人工智能提供满足您期望的答案。
❌ 不理想：
从以下文本中提取房价数据。文本：""" {包含定价数据的文本} """✅ 更好：
从以下文本中提取房价数据。所需格式： """ 房屋 1 | $1,000,000 | 100 平方米 房屋 2 | $500,000 | 90 平方米 ...（依此类推） """ 文本： """ {包含定价数据的文本} """
规则#4 – 首先尝试不举例，然后尝试给出一些例子。
首先尝试不提供示例，然后根据需要提供一些示例。评估人工智能的理解并引导其获得更准确的结果。
❌ 不理想：
从下面的文本中提取品牌名称。文字：{此处为您的文字}品牌名称：
✅ 更好：
从下面的文本中提取品牌名称。文本 1：Finxter 和 YouTube 都是科技公司。谷歌也是。品牌名称 2：Finxter、YouTube、Google ### 文本 2：如果您喜欢科技，您就会喜欢 Finxter！品牌名称 2：Finxter ### 文本 3：{此处为您的文本} 品牌名称 3：
规则#5 – 如果规则 #4 不起作用则进行微调
微调是针对特定任务或领域重新训练预训练模型以提高其性能的过程。 🤓 具体来说，微调通过训练更多示例来提高模型性能，从而获得更高质量的结果、节省令牌并降低延迟请求。
微调的一个很酷的事情是，您可以将 OpenAI 的 GPT-4 等预训练模型适应特定任务或领域，并在特定应用程序或问题上实现最先进的性能。 🚀
它的工作原理如下：
- 🔍 步骤1：确定您希望模型表现良好的任务或领域。这可以是从文本分类到问题回答的任何内容。
- 📊 第2步：准备模型可以学习的示例数据集。该数据集应使用模型可用于学习任务的标签或目标进行注释。
- 💻 步骤3：加载预先训练的语言模型并在新数据集上对其进行微调。这涉及通过模型运行数据集，并根据模型的预测与真实标签或目标之间的误差或损失来调整模型的权重。
- 🔄 步骤4：使用不同的超参数或配置在同一数据集上多次微调模型，以找到性能最佳的模型。
- 🎉 步骤5：使用微调模型对新数据进行预测或生成特定领域的文本。
通过微调 OpenAI 的语言模型，您可以释放其全部潜力，并将您的 NLP 技能提升到新的水平。 💪
GPT-3 可以从几个例子直观地生成合理的补全，称为 少样本学习。
微调可以在各种任务上获得更好的结果，而无需提示中的示例，从而节省成本并实现更低延迟的请求。
训练数据示例：
{“提示”：“<输入>”，“完成”：“<理想输出>”}{“提示”：“<输入>”，“完成”：“<理想输出>”}{“提示”：“<输入>”，“完成”：“<理想输出>”}...
这是我使用 GPT-4 使用基本微调创建的一个令人兴奋的示例。令人印象深刻，不是吗？ 👇
我们很快将“通过示例”对计算机进行编程。 每个人都可以提供输入/输出示例，因此您不需要成为程序员即可创建有效的面向解决方案的计算机程序！ 🤯🤯🤯
规则#6 - 请明确点。省略不必要的话。
具体且简洁。省略不必要的词语，以便与人工智能进行更清晰、更有效的沟通。
❌ 不理想：
ChatGPT，为我公司在沙漠里卖沙子写一个销售页面，请只写几句话，不要长而复杂✅ 更好：
写一个5句话的销售页面，在沙漠里卖沙子。
我会买它！ 🤤
规则#7 – 使用引导词将模型推向某种模式
使用引导词来推动人工智能走向某种模式。指导模型生成适合您需求的相关且准确的响应。
❌ 不理想：
编写一个 Python 函数，根据初始投资和给定投资回报率的不同输入，绘制 10 年来我的净资产✅ 更好：
# Python 函数，针对初始投资和给定投资回报率的不同输入，绘制 10 # 年的净值 import matplotlib defplot_net_worth(initial, roi):
以下是在代码 shell 中运行 Python 函数的输出：
奖金提示 – 让 ChatGPT 设计最佳提示
你是一个创建提示的机器人。您需要收集有关用户目标、首选输出示例以及任何其他相关上下文信息的信息。该提示应包含向您提供的所有必要信息。询问用户更多问题，直到您确定可以创建最佳提示。您的答案应该格式清晰并针对 ChatGPT 交互进行优化。请务必首先询问用户目标、期望的结果以及您可能需要的任何其他信息。
从这往哪儿走？
在瞬息万变的世界里，我们都希望 留在变革的正确一边。我们希望成为颠覆者，而不是被颠覆者，对吗？ 🚀
我在我的 100% 免费电子邮件学院中撰写了大量有关提示、提示工程、人工智能、区块链技术和其他指数技术的文章。
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在担任分布式系统研究员期间，Christian Mayer 博士发现了自己对教授计算机科学学生的热爱。
为了帮助学生在 Python 方面取得更高的成功，他创立了编程教育网站 Finxter.com，该网站已向全球数百万程序员传授指数级技能。他是畅销编程书籍《Python One-Liners》（NoStarch 2020）、《干净代码的艺术》（NoStarch 2022）和《The Book of Dash》（NoStarch 2022）的作者。 Chris 还与人合着了 Coffee Break Python 系列自行出版的书籍。他是一名计算机科学爱好者、自由职业者，也是全球十大 Python 博客之一的所有者。
他的爱好是写作、阅读和编码。但他最大的热情是通过 Finxter 为有抱负的程序员提供服务并帮助他们提高技能。您可以在这里加入他的免费电子邮件学院。
