鑫知：深度对话GPT-4提示工程实战（53页）.pdf

1、深度对话GPT-4提示工程实战仇华个人介绍仇华微软全球最有价值专家苏州工业园区大数据协会特聘专家苏州市五一劳动奖章获得者从事人工智能开发15年，Google深度学习开发者认证、微软AIM人工智能经理证书、苏州技能大奖、高技能领军人才、金鸡湖双百人才和苏州市高级视觉工程师证书。著有TensorFlow.NET实战、C#也能完整AI：TensorFlow.NET實戰現場和深度对话GPT-4提示工程实战。为什么要学“提示工程技术”如何通过精确的提示指挥大语言模型输出稳定可靠的响应。语言操纵的核心使用提示工程技术解锁大语言模型的高级逻辑思维和创作能力。实现高级功能精简流程，实现快速、准确的信息获取和任

2、务执行。提高交互效率量身打造行业解决方案，满足各领域的业务需求。定制化场景应用通过优化提示减少误解和错误输出，提升安全性能。增强AI安全性把握AI发展方向，先人一步掌握未来技术。前瞻性知识“提示工程技术”为各行业赋能提效文本摘要知识问答RAG人机对话逻辑推理CoT01030507信息抽取文本分类自动化编程文生图(视频)02040608提示词8种典型场景“提示工程技术”为各行业赋能提效教师学生教育行业学术教育金融医疗数据传媒办公RPA垂直领域万能学术论文助手课堂教学助理学术科研图形图表生成数据分析整合程序员基础进阶任务高级探索编程自动化简单代码编写、代码解读助手代码重构优化、代码转译（各编程语言

3、间翻译）担任解释器和终端复杂完整代码编程任务演绎代码执行任务、伪代码执行和代码理解金融和数据行业医疗健康领域新闻传媒领域文学艺术创作领域自媒体领域私人助理服务行业办公自动化（RPA）领域01行业落地赋能提效提示工程技术实战.提示词基础入门#1.1【提示词基础概念和范式思想】初识“Prompt”Prompt，中文名叫“提示词”，可以理解为触发词、引导词或问题，用于引导AI大语言模型生成特定主题或内容的回应。提示词概念“AI只在做下一个最优文本的逐个输出”（非对话）提示词范式思想“最初的Prompt是研究者设计的输入模板，帮助预训练语言模型激活学习记忆”要想在未来做好提示词相关的开发，我们需要深入

4、理解Prompt思想。Prompt范式，指的是“预训练Prompt这一NLP最新的范式，也属于Parameter Efficient（参数高效）学习方法的一种。关于 幻想、谦卑、鼓励“AI响应不一定是最准确的，但一定是你最想要（“最无损”）的。”提示词核心 “表达出你想要的”提示词基础入门#1.2【提示词基本要素】提示词基本要素主 要 参 数包含过去的消息数频率损失状态惩罚温度顶部P最大响应数停止序列你认为对于大语言模型LLM，什么样的提示词可以被选中媲美程序员的HelloWorld？对于大型语言模型（LLM），一个类似于程序员的 Hello World 的提示词可以是：给我一个简短的自我介绍

5、。这个提示词简单、直接，并能引导模型生成一个基本的自我介绍。给我一个简短的自我介绍你好，我是一个人工智能助手，可以帮助你解答问题、提供建议和执行任务。我的目标是为你提供高效、准确和有趣的互动体验。让我们开始吧！提示词基本要素 温度（Temperature）参数说明：设置该参数可以控制AI输出文本的随机性。降低温度意味着模型将产生更多重复和确定性的响应，增加温度会导致更多意外或创造性的响应。可以尝试调整温度或Top P，但不要同时调整两者。例如，提示词“蛋糕是我最爱的”，后面最可能响应的Token是“甜点”。前4个可能响应的Token分别是：1.“甜点”，概率49.65%2.“点心”，概率42.

6、58%3.“n”，即换行符，概率3.49%4.“！”，即感叹号，概率0.91%温度参数设置为0温度参数设置为1第一次蛋糕是我最爱的甜点蛋糕是我最爱的甜点第二次蛋糕是我最爱的甜点蛋糕是我最爱的甜点第三次蛋糕是我最爱的甜点蛋糕是我最爱的！第四次蛋糕是我最爱的甜点蛋糕是我最爱的甜点提示词基本要素 顶部P（Top P）参数说明：与温度类似，使用Top P(一种称为核采样的Temperature采样技术)，它也控制着AI输出文本的随机性，但使用不同的方法。降低Top P值会将模型的Token选择范围缩小到可能性更高的Token。增加Top P值会使模型既选择可能高的Token又选择可能性低的Token。