欧博会员网AI提示语不会写？爆款文案模型教你高效提问

欧博会员网AI提示语不会写？爆款文案模型教你高效提问

今天给大家推荐一个爆款文案模型，如何向AI提问？

早些时候张颖处于在的状态, 进行了一些有关AI趋势判断的分享, 以及给出了针对AI创业的7条建议, 他于第一条建议当中提及:

大家一定要注意, 对于AI的学习跟应用来讲, 用起来以及有效迭代, 远比任何东西都重要。学会写提示词算得上是一个关键点, 清楚怎样提问十分关键，怎样能够更好地与AI互动这同样也是一个很有讲究的学问。

今天, 我们针对“Prompt Engineering”（提示工程）展开稍微的聊一聊。年初的时候, 各种Midjourney用词宝典充满、遍布了整个互联网了, 像这种:

……

就在不久之前, 那些称得上大神的人, 又于二维码这个事物之上, 搞出了新奇独特的玩法, 只要写好关于风格以及元素的提示性词语, 便能够出现一类风格独特与众不同的“AI创造的艺术二维码”:

我们清楚, 能否运用好大语言模型, 在很大程度上取决于你所提供提示词的质量, 然而不要把提示词想得太过简单, 提醒一下吧, 它可不单单是在提出问题的时候多讲几个词或者几句话便了事那么简单扼要, 提及之所以将其称作Prompt Engineering（提示工程）, 是由于存在许多极为复杂的工程实践。

今天的这篇文章, 我们着手于两个实例之讲解, 其一乃是纯文字内容呈现之示例显现给大家, 其二则是借助代码来予以实现的示例予以展示, 进而去阐明Prompt Engineering（提示工程）的某些关键准则以及技巧:

最早的那个案例, 是于一些人工智能社区之中特别火的“爆款文案模型”, 其主要借助纯粹的文本去为人工智能撰写好的模板以及规则提示。

第二个案例, 是在吴恩达与OpenAI官方合作的课程里, 叫做GPT提示工程课程, 其中有个例子, 是关于“订餐机器人”的。

最后欧博手机版会员开户，我们来总结一些Prompt的基本原则和技巧。

当然, 纯文本形式的提示词跟写代码二者之间, 不存在本质方面的区别, 借助代码去实现是原因在于节省token以及让输出变得更为稳定、精确, 毕竟中文会占据更多的token, 一旦你有大规模调用API的需求的时候, 成本会迅速大幅度上升。纯文本的提示词能够构建得极为复杂, 就像我曾看见过600多行的文本提示词, 并且是经过多组模块所构成的。

01 一个爆款文案模型（纯文本）

怎样是“Prompt Engineering”（提示工程安在）的情况, 我们先简略说一下? 一般意谓如此, 把你打不定主意的问题, 转变成特定样式的输入, 借助预先设有成例的模板、规则与算法去处理, 使得AI能够更优地明白任务且给出对应的回应。尽可能竭尽全力地使AI精准领会任务, 削减源自语言表达不透彻致使的误解与差错所在之处, 叫它能够确切、稳当地执行特定的任务。

下面开始将我们带入这个文本实例之中。于诸多存在对文案有需求情况的场景范围里, 像电商页面这一类型, 还有小红书种草文案这一类别, 以及论坛帖子这类情景等等, 要是你径直让AI去开展写作工作, 那么所产生的效果兴许并不会太理想, 然而借助这有着“五步”特征的Prompt, 能够使得输出的质量获得提升, 并且让结果变得更加稳定。

第一步, 将你认为还不错的文案传递给AI, 要清晰确切地告知AI去学习这个文案, 我们得明确地对AI讲: “接下来我会给你发送一个文案用于学习, 其目的是构建爆款文案模型, 等你学习完成后, 只需回复: 已学习。文案如下: ”。

第二步, 在AI完成“已学习”回复之后, 我们将要着手使AI针对这个文案的文笔以及文风构建模型。

第三步, 通常情况下, 此时AI汇总得出的结果并不理想, 我们得促使AI朝着更深层次去展开学习, 对其自身给出的答案予以修正, 处于这个阶段时, 我们能够为AI提供一个架构。当然, 这一步骤也能够直接归纳融合到上一步当中。

第四步ams.abg55.net，我们让AI来给每个部分分配权重。

第五步，我们给这个模板命名ai提示语，让AI能快速调取。

下面举几个应用例子：

在许多相对格式化, 且对创造力要求不高的文案领域之中, AI所产出的内容已然处在基准线之上, 而剩余部分则能够借助人工进行修改。

你能够持续针对这个模型开展微调, 臂如规定AI写得越发具备创造力, 或者向AI投喂更契合你需求的起始文案, 能够依照这个训练思路以及框架去训练更适配你的文章模型。

最后，这个训练模型的链接如下欧博会员网AI提示语不会写？爆款文案模型教你高效提问，感兴趣的朋友可以试试：

https://chat.openai.com/share/787b114c-4e09-4356-8811-2f8dc2b987ad

基于这样的训练思路, 网友们另外开发了诸多有意思的场景, 能够去试一试, 是这样的:

02 一个订餐机器人模型（通过代码实现）

想要借助GPT构建起订餐机器人, 该如何去做? 利用Prompt Engineering是能将此事落实做到实现这一目的的办法。

这家订餐机器人的案例源出于DeepLearning.ai的课程, DeepLearning.ai的创办人吴恩达跟OpenAI的开发者Iza Fulford共同合作, 推出了一门针对开发者的Prompt Engineering课程, 吴恩达乃是AI领域内的明星教授, 属于斯坦福大学计算机科学系以及电气工程系的客座教授, 曾经担任过斯坦福人工智能实验室的主任。

GPT是一个用于聊天对话的界面, 通过它我们能够构建具备自定义功能的聊天机器人, 像是给餐厅提供服务的AI客户服务代理, 又或是AI点餐员等角色。

但是因为这属于商用场景, 我们要求GPT的回复精准且稳定, 此时运用计算机语言相较于纯文本更具合适性, 所以我们要先部署OpenAI Python包。

在对于这种自定义聊天机器人模型的情况下, 从本质上来说, 我们所要训练的是这样一个机器人, 它能够把一系列消息用以作为输入, 接着再将模型所生成的消息予以输出。在这个具体的例子当中, 所使用的是GPT - 3.5, 3.5在现阶段或许会更适宜于商用, 这是由于GPT - 4价格过于昂贵了。

这家披萨店为这个订餐机器人提供应用场景, 它能够率先且以特定一种方式向顾客致以问候, 接着把顾客的各类订单进行收集, 之后询问顾客对商品需求履行的交付接收方式究竟是取货还是送货, 要是存在送递需求。订餐机器人会进一步向顾客询问详细地址, 而且该机器人最终需要承担对支付款项进行收取的职责。

于实际的对谈当中, 订餐机器人会按照用户的输入以及系统的指示, 进而生成回应。

用户说：“嗨，我想要订一份比萨饼”

订餐机器人会作出回应, 回应的内容为: “很好, 您考虑想要预订哪一种比萨饼呢? 我们这儿存在意大利辣肠比萨饼、奶酪比萨饼以及茄子比萨饼, 那么它们各自的价格究竟是多少呢”。

在整个对话进程里, 订餐机器人会依据用户的输入, 以及系统的指示, 以此来生成回应。这一回应会让对话变得更为自然流畅, 并且同时还会避免在对话之中插入明显的提示词信息。

首先, 我们对“帮助函数”予以定义, 它能够收集用户消息, 借此避免我们手动去进行输入。这个函数会从用户界面那儿收集提示, 并且把它们附加到一个名为上下文（context）的列表当中, 随后每次都会运用该上下文去调用模型, 这里面既有系统信息, 又涵盖了菜单。

GPT的反馈会被添加到context中, 用户的反馈也会被添加到context中, 这个context会变得越来越长, 如此一来, GPT便拥有了它做下一步决定所需的所有信息。以下是context所部署的提示词, “你是订餐机器人, 是一个收集比萨饼店订单的自动服务”, “你首先问候顾客”, “然后收集订单”, “并询问是否要取货或送货”, （详细见下图）

倘若真实运行起来, 情况会是: 使用者讲“嗨, 我希望去订一份比萨饼”。紧接着订餐机器人说道: “挺好的, 您打算订哪一种比萨饼呢? 我们存在意大利辣肠、奶酪以及茄子比萨饼, 它们的价格究竟是多少”。

由于提示词当中已然涵盖了价格, 在此处会径直予以列出, 用户有可能回复, 我中意一份中号的茄子比萨饼, 于是用户与订餐机器人能够持续进行这个对话, 涵盖是否要送货, 需不需要额外的配料, 再度确认是否还需要别的东西, 比如水, 或是薯条等等。

最终, 我们期望订餐机器人去构建一个依据对话的、能够传送到订单系统的摘要 , 对吧? 句号不能落 , 不然意义就不完整了。

在最终的导出环节, 导出的内容含有: 产品的大类别（像披萨、配料、饮品、小吃等）、产品的类型、产品的尺寸大小、产品的售卖价格、是否需要进行商品配送以及配送的具体地址。鉴于我们期望得出的结果全然稳定、能够精准预测、不需求任何创新性的内容, 所以我们会将temperature设定为0。最终能够直接把这样的结果, 递交给订单系统。

03 一些关键原则与技巧

最后, 我们来讲讲两个关键原则的总结, 还有大语言模型当下的局限性, 你得清楚大语言模型能力现阶段的下限之处, 因为这更利于去寻觅具体的应用场景。

两大原则是：编写清晰具体的指令、给模型充足的思考时间。

原则一：编写清晰具体的指令。

此原则着重指出, 于运用GPT等语言模型之际, 要给出明晰具体的指令, 清晰并非等同于简短, 太过简短的提示词常常会致使模型陷入猜测之中。在此原则之下, 存在着4个具体的策略:

1）使用定界符清楚地限定输入的不同部分。

定界符能是反引号、引号之类, 其核心思想在于要清楚地显出输入的各异部分, 对模型理解还有处理输出有益, 定界符是为叫、模型确切晓得, 这是独立部分, 它能切实杜绝·提示注入ˉ发生, 所谓提示注入意思、是, 在一些用户新追加输入状况里/时, 有可能差错地生成冲突指令, 致使结果有误。

2）可以请求结构化输出, 这样做的目的在于让解析模型在数据输出的时候, 能够变得更加容易实现一点。

你能够在提示词里头作出特定明确, 生成三个虚构的图书标题, 以及相对应的它们的作者和流派, 并且要依照以下格式来予以提供, 即书籍ID、标题、作者和流派。

3）要求模型检查是否满足条件。

任务存在假设条件, 这些条件并非一定能被满足, 此时能够告知模型, 要先去检查这些假设条件, 若不满足, 就需指示出来, 并且停止任务直接进行反馈, 以此来防止出现意外的错误结果。

比如说, 在如下的例子当中, 那就是, 我们会去复制一段用来描述怎样泡茶的段落, 之后呢, 再去复制提示词, 这个提示词是, 要是文本涵盖了一系列指示, 那么就要把这些指示重写为以下格式, 接着还要写出步骤说明。要是文本并不包含一系列指示, 那就只需要写下“未提供步骤”。

4）小批量给出提示, 在要求模型来完成实际任务以前, 提供执行任务的成功示例。

此策略既简单又重要, 那便是于提示词当中, 能够含括一个正确的示例。就比如我们提出要求, 让模型以风格一致的口吻去作答, 所输入的任务是“以一致的风格回答问题”, 随后给出了一个孩子与祖父之间对话的示例, 其中孩子说: “教我什么是耐心”, 祖父是以类比的方式进行回答的。

现在, 我们提出要求, 让模型在回答时保持一致的语气, 当下一个问题出现, 问题是: “教我什么是韧性”, 鉴于模型已经拥有了这少量的示例, 它会以类似的语气去回答下一个任务, 它给出的回答是: “韧性就像那种, 能被风吹弯, 然而却从不折断的树”。

原则二：给模型充足的思考时间。

若模型由于急切地去得出不正确的结论, 进而产生了推理方面的错误, 此时就应当试着再次构建提示词, 其核心思想在于要求模型在给出最终答案以前, 先开展一系列与之相关的推理, 在这个原则之下存在着两个策略:

1）指定完成任务的步骤：

能清晰地表明达成任务所需采用的步骤, 有助于模型更优地领会任务, 进而生成更为精准的输出。

2）指导模型（在急于得出结论之前）制定自己的解决方案：

在明确指导模型做出结论以前, 依靠自行推导出解决方案的行为开展工作, 会助力模型朝着更精准地去完成任务这一边向发展前进。

附加讨论：如何看待模型的局限性？

现阶段, 大语言模型用于商业用途时, 最大的难题是“幻觉”, 在其展开训练的进程里, 大模型接触到海量知识, 不过它没能精准地记住所看到的信息, 同时也不清楚知识的界限究竟处于何方, 这表明大模型或许会试图回答所有问题, 偶尔会编造出一些听起来颇具道理, 但实则错误的内容。

一种能减少幻觉的策略是，首先要让大语言模型从文本里, 找出所有相关的部分, 接着要让它运用那些引文去回答问题, 并且把答案追溯回源文件, 这样的策略能够减少幻觉的发生。

今日的这篇文章具备较强实操性, 我们借由两个案例展开讲述, 一是纯粹基于文本的案例, 另一个是涉及编程路径的案例, 借此对Prompt Engineering也就是提示工程里相关更为深入的应用予以了阐释。

有像GPT - 3.5、GPT - 4这样的大语言模型, 它知晓一切, 然而恰恰是因为其涵盖范围太过宽泛, 所以要是你不给它提供提示, 那么你所获得的回答常常是重复且无实质内容的话语。

处于这个时间点时 Prompt, 也就是提示的关键重要性, 是非常明显不需要多做解释的, 而且它并非仅仅只是单一的一个词语，它也不是那种简简单单的句子, 要是你期望达成更为复杂的功能, 那么一样也是需要更为复杂的提示词的。

大家也得在Prompt方面充分发挥创造力, 去构思一些更新奇的、或者更契合自身情况的玩法, 它具备超强的“独家性”。正如之前荣获奖项的《太空歌剧院》, 其作者宜称自己耗费了八十多个小时, 历经九百多次迭代方才创作出这幅作品, 直至如今也拒绝透露当 用到了怎样的提示词。

当然, Prompt自身, 或许仅仅是一个阶段时期的需求, Sam Altman讲过: 五年往后, 也许就不再需要提示工程师这一工作岗位了, 因为AI会具备自我学习的本领。然而不能否定的是, 这个“阶段时期的需求”, 是切实推动AI切入商业各个环节的关键有力工具。

现在对我们而言, 并非要从毫无头绪的状态开始摸索, 在国内以及国外, 存在着不少出色的Prompt社区, 于这些社区里, 人们都在交流关于提示词运用方面的心得体会, 甚至还列举出了当下存在哪些热门的提示词, 而我们会将这些提示词列于文末的附录当中。

站于创业或者投资视角来讲, 当下众人皆在探讨应用层那边的机会究竟处于何方, 时常前往这些列有钱热门提示词的网站去瞧一瞧, 兴许能够从那些新近发布的备受关注的提示词之中, 寻觅到一部分应用场景方面的创新灵感。看得再多, 都比不上亲自下场去尝试一回。

附录：一些提示词讨论网站

1、 AI Prompts社区：

https://flowgpt.com/

有一个在海外颇为热门的提示词网站, 该网站具备可以按照热度进行排序的功能, 其所覆盖的场景极为齐全。

2、 关于Reddit上(即r/WritingPrompts)的写作提示如下:

https://www.reddit.com/r/WritingPrompts/

Reddit上有个Writing Prompts版块, 它是个相当活跃的社区, 在这儿用户能够发布各类写作提示词, 也能够对各种写作提示词予以回应。

3、 列举了100条最佳提示词

https://gridfiti.com/best-chatgpt-prompts/

（为您的工作流提供支持的100个最佳GPT提示词。）

4、 一个中文提示词网站：

https://www.aishort.top/

它能够依照热度来进行排序, 所涵盖覆盖的场景完备齐全至极, 从写作领域开始, 历经编程范畴, 一直延展到金融方面、医疗等等多种领域之中。

5、 另一个中文提示词网站：提示精灵

http://www.promptgenius.site/

（小红书文案排序最高，对提示词有更直观的展示。）