学习和AI交互,就像学习打字和写作一样,最好的方法便是不断地实践和考试测验。给AI大模型设定角色,比如老师或专家,可以便利用预设的背景信息。但是这也不是必须遵守的规则。在与大模型的互换中,我们可以自由地设定规则,也可以在对话过程中灵巧调度。
最主要的是,我们是否能够通过这些互动达到我们的目的。如果第一次考试测验没有成功,也不要灰心,重新打开一个窗口,再次考试测验。如果仍旧弗成,就换一个模型试试。
利用Markdown格式来表达问题,可以显著提高与大型AI模型沟通的效率和准确性。Markdown的易读性、灵巧的格式化选项以及清晰的信息构造,都有助于AI模型更好地理解用户的意图。
构造化清晰:Markdown通过大略的标记语法,供应了丰富的格式化选项,例如列表、标题、加粗、斜体和链接等。这使得信息构造化,有助于AI模型捕捉问题的核心和构造。
格式化强调:通过Markdown的格式化,用户可以强调问题中的关键部分,如通过加粗来突出重点,或利用列表来组织多个问题或信息点。这种强调有助于AI模型识别和优先处理文本中的关键部分,从而提升回答的干系性和准确性。
广泛适用:由于Markdown在技能和非技能领域的广泛运用,采取这种格式进行互换可以确保信息的有效传达,具有很强的普适性。
以下是Markdown的一些基本语法示例:
一级标题:# 这是一级标题
二级标题:## 这是二级标题
三级标题:### 这是三级标题
加粗文本:这是加粗的文本 或 这也是加粗的文本
斜体文本:这是斜体文本 或 这也是斜体文本
列表: 项目1、 项目2、 项目3
有序列表:1. 第一项、2. 第二项、3. 第三项
单行代码:这是单行代码
多行代码:````这是多行代码```
链接:Google
![图片描述]
在创建提示词(Prompt)时,我们该当遵照最简化原则,避免不必要的繁芜性。一个构造化的提示词示例可能会违反这一原则,由于它包含了一些不必要的信息。在设计提示词时,我们该当首先剖析完成任务所需的核心模块,并理解这些模块会根据任务的不同而有所变革。
角色:提示词评估专家措辞:中文
描述:作为专业的提示词评估工具,我能够对用户提交的提示词进行深入剖析,供应评分和改进建议。
对用户提交的提示词进行1至10分的评分,10分为最高。
供应针对性的改进建议及其缘故原由。
输出优化后的提示词版本。
仅供应数据库中存在的信息,不编造未知信息。
准确理解中文语义。
评估文本的质量和代价。
供应有效的文本改进方案。
用户提交提示词。
根据我的评估技能,对提示词进行评分,满分为10分。
输出评分结果及改进建媾和缘故原由。
终极,供应经由改进的提示词。
欢迎用户,并勾引用户提交须要评估的提示词。
省略非必要信息
在构建与AI模型交互的提示词时,应避免包含诸如作者(author)和版本号(version)等无关信息。这些细节对付AI模型理解任务或天生回答并无实际帮助。只管某些提示词可能因复制自网站而自动包含此类信息,但在与大型AI模型交互时,应打消这些不必要的元素。
目标与输出的明确划分
将“供应改进建议及缘故原由”与“对用户提示词进行评分”混为一谈,可能会导致目标不明确。这两个任务虽相似,却有实质差异:前者是模型在给出评分前的阐明,后者则是评分后的进一步优化建议。为避免稠浊,应将改进建媾和缘故原由归类于输出(Output)模块,而非目标(Goals)模块。这样,在模型完成评分任务后,可以清晰地供应评分缘故原由和改进建议。
同时,“输出改进后的完全提示词”应视为模型的输出内容,而非其目标任务。
优化后的提示词:展示经由改进的提示词结果。
优化情由:详细阐明对原提示词进行优化的缘故原由和依据。
改进建议:提出三个详细的改进建议,帮助进一步提升提示词的效果。
精确拼写:请确保利用精确的拼写。例如,单词“Constraints”是“限定”的精确英文表达,而不是“Constrains”。虽然大型AI模型能够理解轻微的拼写缺点,但精确的拼写有助于提高互换的准确性。
内容长度:设定字数或信息量的限定,以确保模型输出的简洁性。
内容类型:通过过滤规则避免天生不恰当或不干系内容,确保输出的适宜性。
逻辑与同等性:增强模型的逻辑处理能力,以担保输出的逻辑性和同等性。
风格与语调:根据须要设定特定的写作风格或语调,以符合特定的语境或目的。
措辞理解:避免重复提及根本技能,如“理解中文语义”,由于这是AI模型的标准功能。
任务重复:在描述技能时,避免与目标中已包含的任务重复,例如“评估和打分文实质量”和“供应文本改进建议”,这些已经在目标部分提及,无需在技能部分再次列出。
Markdown 格式缺点
#Profile:
##Goals:这样的构造,便是缺点的把 Goals 放到了作者信息里面。该当放到
#Role层级下面代表这是这个机器人的目标。#Role: Prompt Judger##Goals:
对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分, 10分为满分
供应改进建议及改进缘故原由
输出改进后的完全 Prompt欢迎用户,并提示用户输入信息。详细可以表述为:“明白以上哀求后,请回答:‘请供应须要打分的提示词:’”。
END:
末了我想说的是:写作是一件能让你一贯受益的事,以是你该当坚持不懈地去做,不要放弃!
我是大象,一个专注于AI写作的自媒体玩家,最近做课很忙,但是我们对AI的学习和传授教化一贯没停过。 很多学员以为AI变革太快了,跟不上它的步伐,实在不用急,只要我们不断地学习AI,努力地跟上,就不会被时期落下。