ChatGPT自打近3个月前问世，红得发紫！
人们不断地测试它的底线，各种花式聊法测试ChatGPT的底线，体验其无穷的魅力。
可是，许多人如同刚刚开始使用 ChatGPT 的自留地君一样，只是在那个输入框里打上一行字，表述一下自己的述求，然后就等待它的生成了。
其实，这里就涉及到了提示语（Prompt）和提示语工程学（PromptEngineering）了！
大型语言模型生成文本、图像、视频、或者其他生成性人工智能生成的作品的质量，在自留地君从一个自然语言处理、机器学习、和非人工智能专业人士的门外汉视角来看，一是取决于机器学习和它的预训练的水平了；二是取决于用来进行预训练的语料的数量和品质；第三则就是提示语的水平了，或许还有其他一些影响因素！
在上面提到的这些因素中，一和二是人工智能专家以及相关企业算力等因素，对我们实际用户来说，都是无法影响和控制的，我们唯一可以改进的，就是我们作为实际用户对这些大型语言模型的输入，也就是“提示语”。
提示语的水平越高，大型语言模型的输出品质就越好。
之前，在《Prompts：生成性人工智能的钥匙》和《PREP：为机器准备提示语》等推文中，专门介绍过 ChatGPT的撩法。
今天，我们结合Cohere AI上的学习材料，将 Cohere AI 所整理的提示语四大原则，做一个简单的分享：
原则1：提示语引导模型生成有用的输出
这个道理我们已经很清楚了。
用电影《大话西游》里唐僧对悟空所说的经典台词来说：
“你想要啊？悟空，你要是想要的话你就说话嘛，你不说我怎么知道你想要呢，虽然你很有诚意地看着我，可是你还是要跟我说你想要的。你真的想要吗？那你就拿去吧！你不是真的想要吧？难道你真的想要吗？”
我们跟ChatGPT打交道，我们要让 生成性人工智能产出我们想要的东西，你得说“你想要啊！” 你还得告诉他，你到底想要啥啊？！
提示语就是做这个事情的！
原则2：为了获得最好的生成和产出，尝试以多种方式表述你的提示语
针对您要解决的问题，尝试一系列不同的提示语是非常有帮助的。
同一个提示语的不同表述，可能听起来与人类相似，但是，它可能会导致彼此截然不同的生成和产出。
比如，你希望 ChatGPT帮你归纳总结一个文本。
在归纳总结示例中，如果你的提示语 “In summary”不能生成好的结果，我们可能想尝试“To summarize in plain language”，或“The main point to take from this article is that”。
比如，你希望 ChatGPT “列出文献”，更具体的包括“list all references in the APA Style ”。
如此以来，它就会将你需要的文献，按照APA格式给你罗列出来。
原则3：描述清楚你给它的任务和一般的设置
在提示语中，我们对我们交给ChatGPT的任务进行描述，给出一些参数和输入信息，也给出输出的期待。
原则4：向模型展示您希望看到的内容
除了用提示语描述我们的期待，用户还可以同给提供一些样例，对大型语言模型给予一定的指导和引导，使其生成我们所期待的结果。
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