提升Prompt的九个思维模型和六大策略

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OpenAI官方公布了一份关于提升GPT-4的Prompt策略，总共有六个方面。本文为您整理如下，这些策略不仅适用于普通GPT-4用户，也可能给应用开发者带来一些灵感。

策略一：写清楚指令

Write clear instructions

要知道，模型可不会“读心术”，所以你得把你的要求明明白白地写出来。当模型输出变得太啰嗦时，你可以要求它回答简洁明了。相反地，如果输出太过简单，你可以毫不客气地要求它用专业水平来写。如果你对GPT输出的格式不满意，那就先给它展示你期望的格式，并要求它以同样的方式输出。总之，尽量别让GPT模型自己去猜你的意图，这样你得到的结果就更可能符合你的预期了。

策略二：提供参考文本

Provide reference text

当涉及到深奥的话题、引用和URL等内容时，GPT模型可能会一本正经地胡说八道。为GPT-4提供可以参考的文本，能够减少虚构性回答的出现，使回答的内容更加可靠。

策略三：拆分复杂任务

Split complex tasks into simpler subtasks

相比之下，GPT-4在应对复杂任务时出错率更高。然而，我们可以采取一种巧妙的策略，将这些复杂任务重新拆解成一系列简单任务的工作流程。这样一来，前面任务的输出就可以被用于构建后续任务的输入。就像在软件工程中将一个复杂系统分解为一组模块化组件一样，将任务分解成多个模块，也可以让模型的表现更好。

策略四：给GPT时间“思考”

Give GPTs time to “think”

如果让你计算32乘16，你可能不会立刻知道答案，但是可以通过一些时间计算出来。同样的道理，当GPT-4接收到问题时，它并不会花时间仔细思考，而是试图立刻给出答案，这样就可能导致推理出错。因此，在让模型给出答案前，可以先要求它进行一系列的推理过程，帮助它通过推理来得出正确的答案。

策略五：其它工具加持

Use external tools

GPT-4虽然强大，但并非万能。我们可以借助其他工具来补充GPT-4的不足之处。比如，结合文本检索系统，或者利用代码执行引擎。在让GPT-4回答问题时，如果有一些任务可以由其他工具更可靠、更高效地完成，那么我们可以将这些任务交给它们来完成。这样既能发挥各自的优势，又能让GPT-4发挥最佳水平。

策略六：系统地测试更改

Test changes systematically

有时候很难确定一个改变是会让系统变得更好还是更差。通过观察一些例子有可能会看出哪个更好，但是在样本数量较少的情况下，很难区分是真的得到了改进，还是只是随机运气。也许这个“改变”能够提升某些输入的效果，但却会降低其它输入的效果。而评估程序(evaluation procedures，or “evals”)对于优化系统设计来说非常有用。好的评估有以下几个特点：

1）代表现实世界的用法（或至少是多种用法）

2）包含许多测试用例，可以获得更大的统计功效（参见下表）

3）易于自动化或重复

对输出的评估可以是由计算机进行评估、人工评估，或者两者结合进行。计算机可以使用客观标准自动评估，也可以使用一些主观或模糊的标准，比如说用模型来评估模型。OpenAI提供了一个开源软件框架——OpenAI Evals，提供了创建自动评估的工具。当存在一系列质量同样高的输出时，基于模型的评估就会很有用。

以上是官方给出的策略，下面再给大家分享9个常用的prompt的思维模型，便于大家快速掌握如何高效地使用ChatGPT。

来源：AI修猫Prompt

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