# 【AI探索者之家】prompt学习笔记第一课：Prompt基础

By [AI探索者之家](https://paragraph.com/@btc-hodl) · 2023-04-09

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【AI探索者之家】学习笔记第一课：Prompt基础
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**大家好，我是肥仔杰。**

【AI探索者之家】有很多类型的文章或者视频，**学习笔记**算是肥仔杰学习过程的记录。在这个崭新的领域，每个人都是初学者，希望我的文章能帮助大家。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/b5753a6282deeb0bfda34f83153c814008b21de68c7ab4e7dcbc2a4f159c6d19.png)

  

 **话不多说，进入正题。**

  

1，Prompt简单介绍
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玩过AI的人都知道，想要AI做事，用户必须得下达指令，这些由用户下达的指令就是P**rompt。**

而使用Prompt的这门技术，就叫**Prompt Engineering（PE）**，**提示工程。**

  

像ChatGPT这样的模型，咱们管它们叫“Large Language Model”(LLM)，大语言模型。大语言模型有两个重要参数：temputer跟top\_p，数值越大，模型的输出就越有创意，数值越低，结果越真实。一般在配置API（例如设置ChatHub插件）的时候才会设置。

  

通过PE，用户可以与LLM进行交互，把AI调教成强大的辅助单位，一不小心它可能还成了主C。

  

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/2e3f044b79b819821cf359c15fb0200cd21f4f243689dd9be07e0c3d88cd1054.png)

  
  
  

2，Prompt的组成与示例
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Prompt一般有几种组成：

Ø 指令：简单的任务或指令

Ø 上下文：外部信息或者额外知识文本

Ø 输入数据：用户输入的内容或者问题

Ø 输出指示：输出的格式要求

等等

  

这只是为了让大家知道prompt的构成是怎样的，也算是参考，至于实操起来则天马行空八仙过海，大家怎样用得舒服就怎么用。

  

使用Prompt时要注意明确自己意图，具体并准确表达指令或者任务内容，则事半功倍。

  
  

Prompt使用示例：举几个典型栗子
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### 文本概括与信息提取：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/a87465a2ce29bb50c116851700ac507420c302afd9e0dea44d59812503a78d4c.png)

 **首先**，我把诗文内容用“<>”标记出来，告诉AI这里面的是诗文内容，以便它能准确识别。

 **其次**，我提出**问题**，这首诗的中心思想是什么？这就是下达给LLM去完成的任务。

 **最后**，我对LLM的回复要求是：\*\*请用一句话概括，所以它很简单的回复了一句：\*\*这首诗的中心思想是描绘清晨草地上挂满露珠的美景。虽然不算准确，咱们就凑合看看吧。

 你问我为啥说它不准确？因为这是肥仔杰原创的。

  
  

### 问答与对话：

这没什么好说的，但例子还是给大家举一下吧。

  

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/87b603ab9f936a1c68ba0a00cd0fd6090738b077add370518f7303b85955e3d9.png)

  

看来这问题挺沉重，连ChatGPT也被我的颜值搞崩溃了。一般出现这种情况，我们需要刷新一下。

  

刷新后：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/18450e0d4421e7d42b6bc3268c0121a7351bbd6a9daa75812aba777b52cd780d.png)

  

### 写代码：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/049ba2015b29fed3f33a0e90a2c9b0329d980e27b214e2ceb3ada9b291700912.png)

\*\*首先，\*\*强调了使用C++这个编程语言

**其次**，任务内容，明确是延时10秒钟的循环程序

**最后**，输出的内容要求，越简单越好

  

### 更复杂的任务：

### 这个跟后面所提到的内容有重合，于是咱们直接带过，进入下一个知识点。

  

3，Prompt的提示技巧
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技巧并不是技术，所以难度不大，跟上面说的内容也会有点重合

  

### 零样本提示与少样本提示

  

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/3d9109fabb89496abbc34c3badd6be2302d2dc109f457895158957748ce6d03f.png)

**零样本**就是不给例子，直接抛出问题让LLM去解决

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/7986f9ac70fedfd32611bec7038618ba820db43c80bb6db86f7c5ea6554051bf.png)

**少样本提示**，就是提供一些例子，让LLM照搬例子格式去回答。

 当然，遇到举出例子它依然不配合的时候，耐心再调教一番

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/118d866c589b38ff05af8b327dc535069097a92fbb0369635cce81a3509e5698.png)

### 链式思考提示

说人话就是引导LLM按步骤把复杂的任务完成。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/9464ade33a116b25991790ef0222367fee1b874c24d28333e27319b5077728bb.png)

 链式思考的意义在于，我们给LLM提供了解决问题的思路，这个思路会形成一种思维惯性，下次遇到相似的问题，它会沿用我们提供的思路去解决。

  

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/61984601c4616e98b78fbb2b9fdb8dea23a5438c920f40c767d647be1670ef6f.png)

这次我不做引导，它自发使用相似的步骤解决问题。

  
  

### 样本提示+链式思考

如果遇到复杂的问题，我们可以给LLM一堆样本素材，并且是经过我们推导得出答案的素材，把这些喂给LLM，让它变得更聪明，然后帮我们解决这个复杂的问题。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/6d8a32fa4d977bbe537db0af6272e69de6feb43215847ff4b2cd3850c479f8d9.png)

看，这就是科学的力量，把复杂问题与解题思路丢给AI，AI会为你解决新的问题，一眼看穿肥仔是个能吃耐劳的小帅气。

  

**好的，本期学习笔记到此结束，谢谢各位收看。**

  

如果你觉得肥仔讲得不错，那就崇拜一下吧。说实话，在AI这个领域有各种各样的知识要学，每天还有无数信息涌入，根本看不过来。所以我干脆不看了，沉下心来慢慢熬着，消化着最基本的东西。

  

学习笔记系列文章，学到哪，写到哪，没有固定的进度或者路线，只图个思考的乐子，让自己的大脑不再生锈。

  

**我们是AI探索者之家，专注研究AI行业前沿技术，体验AI赛道的优秀产品，分享最新价值资讯，欢迎各位加入我们一起探索人工智能新世界。**

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