从搜索引擎，到合成引擎，
我们正处在这个人类获取信息和知识转型转变的转折点上。
从 DALL-E2、Midjourney、6Pen.art、文心一格和 Stable Diffusion等 AI生成艺术，到 Japser 、Playground、和 ChatGPT等 GPT-3编写工具，再到 Jukebox等音乐生成器，合成引擎的新时代已经到来了。
所有这些大型语言模型（LLM，large language models）在各种不同任务中表现出非凡的能力，依赖于机器学习训练，也仰仗于使用者和人工智能对话水平。
有不少朋友说，为什么自己使用这些生成性人工智能无法产生好的文章、诗歌、绘画作品、音乐、视频、或者其他成果？
这些生成器中的每一个都以自然语言提示词（Prompts）开始，使用者和人工智能系统对话时，所输入的提示语的质量和品质，直接决定了生成性人工智能所输出的结果的质量和品质。
至关重要的原因是你交给人工智能的自然语言提示语（Prompts）品质不高。
用户必须尝试各种提示语 ，来引导模型完成我们所期望的行为，反馈给我们所需要的成果。
于是，编写提示语（Prompts）就变成了一个很关键的用户技能了。
不久前，一位名叫Riley Goodside的小哥，凭着最近ChatGPT的大爆，疯狂涨粉1w+。
这还不算，他还被估值73亿美元的硅谷独角兽Scale AI聘请为“提示词工程师”（Prompt Engineer），为此，Scale AI 疑似为其开出了高达百万人民币的年薪。
诸如ChatGPT之类的大型语言模型，可以简单地被视为一种新型人工智能计算机，而“提示词工程师”（Prompt Engineer），就相当于给它编程的程序员。
如果人能够通过提示工程，给生成性AI 编写合适的提示词，就会激发AI的最大潜力。
什么是提示语（Prompts）?
Prompt，可以翻译为提示语或提示词。
它是 ChatGPT 的一个重要组成部分，它们可以帮助 ChatGPT 更好地理解用户的意图，从而生成更准确的回复，提供更好的聊天体验。
它们也可以帮助 ChatGPT 学习用户的语言习惯，从而更好地模拟人类的聊天方式。
ChatGPT中的Prompt 是用于启动与ChatGPT对话的词语、问题或陈述。
通俗地说，提示语就是用户说给ChatGPT的话，也就是用户的要求、任务、指令、或者请求。
尽管人工智能在理解人类语言方面进展迅猛，但是，当我们把我们的要求、请求、任务、问题能以更适合于人工智能理解的方式提出来的时候，ChatGPT给予我们的可能就更契合于我们的实际需求。
提示语构建的8个建议
1. 提示语要简短，切中要害。
较长的提示语会让ChatGPT 的语言模型不知所措，导致其产生不连贯的反应。确保您的提示语准确且清晰。避免有很多子要点的长句。
相反，您应该使用易于理解的短句。
2. 提示语要具体，并提供足够的背景来指导模型的正确方向。
始终尝试提出具体问题，并尽可能用简短的句子解释问题的背景。
这样 ChatGPT可以为你生成更好的响应。
3.避免过于笼统的提示语，避免提出是/否答案的问题或非常笼统的问题，
比如，“给我讲个故事”或 “给我讲个笑话”， “什么是爱？”，因为这些提示过于开放，可能导致无意义的反应。
它们通常不会产生非常有用的答案。
4. 注意提示语中的单词选择，提示语要尽量使用自然和对话性的语言，避免使用过于技术性或正式的语言。
选择容易理解的词，帮助工具更好地解释上下文。
避免使用生僻字词、过于专业的术语、行话或俚语，因为这可能会导致 ChatGPT 无法正确评估你所提出的问题的含义。
5.使用问题来促使模型提供更详细的回答。
如果可能，您应该尝试提出更具体的问题，越精确越好！注意拼写和语法。
提示语中的错误可能会导致工具返回错误的结果。
6.通过使用诸如“然后发生了什么？”或 “还有什么？”这样的短语，鼓励模型提供一个以上的回答。
7.使用积极的强化手段，奖励做出良好反应的模型。
这正是 ChatGPT厉害的地方，它可以向人学习，可以在不断学习的过程中不断地优化和提高自己的绩效和表现。
8. 监测模型的反应，并相应地调整你的提示语。
用户要始终重新审视您的提示语，并确保每个句子背后的含义是可以理解的，这有助于 ChatGPT 了解上下文，并生成更好的响应。
总之，ChatGPT 的好坏取决于您的提示语。
因此，在设计你的提示语时，如果您遵循这些提示，并仔细拟定和推敲您的提示语，ChatGPT就可以帮助您获得高质量的结果！
该图片由reenablack在Pixabay上发布