劉興亮｜今天你Prompt了嗎？

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Prompts：cartoon style --iw 2

ChatGPT火爆之后，也跟著帶火了一個詞——Prompt。

Prompt英文翻譯過來就是「提示」。當你給ChatGPT提問的時候，其實你就在做Prompt。

你大概也感覺到了，你給的Prompt好不好，ChatGPT的回答差別會很大。剛開始的時候，很多人對于ChatGPT還不是很熟悉，以為它還只是一個聊天的玩具，類似于以前的Siri，或者是Echo、小度、小愛等，我們會給它一些比較初級的問題，比如「你能給我寫首詩嗎？」「你能告訴我美國的總統(tǒng)是誰嗎？」結果得到的回答其實也一般般，感覺只是比Siri、Echo等好了一點點而已。

這個時候，其實是Prompt給得不夠好，導致ChatGPT的潛能沒有激發(fā)出來。

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Prompts：cute style,cartoon style --iw 2

如何激發(fā)ChatGPT的潛能？這里的關鍵還在于你的Prompt。

比如，你如果在寫詩的問題上再精細化的描述：唐詩，七言絕句，以清明為主題這幾個關鍵詞，你會發(fā)現(xiàn)它寫出來的詩比之前上一個檔次，而且和你想要的更加接近。不信，你試試看。

同樣的事情發(fā)生在Midjourney這種圖像生成的AI上。記得我最早使用的時候，發(fā)現(xiàn)它給我畫的畫比別人的差那么一些，后來我才注意到別人的Prompt提示詞比我的更加精確。

比如我剛開始只是告訴它，我想畫一幅山水畫，結果感覺一般般。后來看了別人畫的比較好的同種類型畫，別人的Prompt里甚至配上了一首詩，甚至還指出了需要某個名人的風格。

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Prompts不同，結果就完全不同

為什么Prompt這么重要？這是由生成式AI的基因決定的。

生成式AI的底層機制是一個概率模型，根據(jù)你提出的Prompt，生成的結果有千千萬萬種可能性，到底哪一種是你想要的呢？

還是以寫詩為例，如果我們只是讓它寫一首詩，那么它就不知道寫哪種類型的，現(xiàn)代詩還是古詩？現(xiàn)代詩寫的是哪個作家的風格的？以什么為主體？它都不知道。

于是，它只能以它的理解，或者說模型有一套自己默認的方式給你寫一首詩，根據(jù)我的測試，大概率是古詩，而且內(nèi)容比較寬泛，于是我會感覺到一般般，甚至不及我的水平。

這個原因，其實可以以我們?nèi)粘５膶υ拋眍惐?。如果，你讓我寫首詩，我當然也是按照我的思路隨便寫一首。因為你給的提示太開放了。生成式AI也是如此。你的問題越開放，它給出的回答越寬泛。你的問題越精確，它的回答也越精確。

你的問題里的關鍵詞相當于給它指了路，那些關鍵詞就相當于在它尋路的路上的路標。相信很多人都有在地鐵站換乘的經(jīng)驗，或者是景區(qū)旅游的經(jīng)驗，當你站在路口需要決定向左走還是向右走的時候，那些路標是多么重要。

而生成式AI站在路口不僅僅是向左走還是向右走的問題，而是向A方向，還是B方向，還是C方向，還是D方向，還是E方向的問題，你想想，那這個提示是何等的重要。

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Prompt是生成式AI技術一次重要的調(diào)優(yōu)策略。

ChatGPT能夠說人話，很大程度上得益于在模型訓練的時候人工給出的Prompt。之前GPT的效果其實并沒有那么好，因為它完全依賴于自己的一套數(shù)學模型。數(shù)學模型只是純粹的以概率決定論，但是有個問題是概率太多可能性了。

這個時候，人工給出的提示相當于在原有的概率模型里增加了人的語言的風格。人說話的風格和純粹的文本風格比維基百科這種還是有很大差別的。

通過人工的Prompt，GPT模型逐漸學習到了人說話的這種風格，然后去模仿這種風格，慢慢的越來越像人話了。

另外，在訓練的時候，它會根據(jù)人工的Prompt給出多個答案，工程師會判別這些答案給答案排序。這相當于是有一層反饋機制。大模型就慢慢的知道了哪種是好的，哪些是次優(yōu)的，哪些是不好的。這相當于是一種獎勵和懲罰，之后，大模型就逐漸給出獎勵高的答案，回避被懲罰的答案。

這個其實和我們在學校學習寫作文的過程非常相似。老師就扮演了Prompt工程師的角色，他給題目，相當于給了Prompt，學生寫了一篇作文，老師改作文打分，學生逐漸知道了哪種寫法是好的，哪種寫法是不好的，下次就盡量按照好作文能夠得高分的方向上去靠。

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Prompts:The main subject of the image is small humans looking at a screen, with the background depicting an AI drawing/painting and a further background of colorful and vibrant light streamsChatGPT的到來，同時也帶來了一個新崗位——Prompt工程師，一種專門為模型提升做Prompt的職業(yè)。

目前的很多大模型都是通用AI，所以普通人也能做Prompt。隨著大模型向垂直領域的專用AI進軍，比如法律、醫(yī)療、金融、教育等等，逐漸需要行業(yè)的專業(yè)人士做Prompt。于是，一種以Prompt為工作內(nèi)容的新職業(yè)誕生，很多人將會進入到相關的行業(yè)，而且可以預見，最先加入的人會吃到一波紅利。

同時，就像以Google和百度為領導者的搜索時代，個人的搜索能力非常重要。如何精準快速的找到信息，其實和一個人的專業(yè)能力和搜索能力都非常相關。很多人其實并不知道使用搜索引擎的一些技巧，甚至連最簡單的關鍵詞搜索的技巧都不知道。

同樣的，在生成式AI的時代，個人的Prompt能力也非常重要，甚至可以說更重要。高質(zhì)量的Prompt和低質(zhì)量的Prompt，生成的答案可能是指數(shù)級的差別。如果發(fā)現(xiàn)生成式AI平臺給的答案不夠好的時候，不妨提升一下Prompt。如果不知道如何給出高質(zhì)量的Prompt，不妨去學習一些技巧，當然還有專業(yè)能力，就如搜索時代一樣。

在未來，Prompt如同之前的搜索一樣，會成為一種競爭力。至少，我已經(jīng)看到有些招聘要求上已經(jīng)多了一條，熟練使用ChatGPT，其本質(zhì)就是熟練的進行Prompt，快速的找到高質(zhì)量的答案。

生成式AI不像一個機器，更像一個人，你和它對話，不妨把它當朋友，你們聊得越多，彼此越熟悉。

在聊的過程中，你從它那里學到知識，它也從你那里了解到你想知道什么，你越來越知道它想你怎么問，它越來越知道怎么回答你，這不就越來越投機么？

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在AI領域，Prompt就像是智能手機上的APP。如今，國外甚至出現(xiàn)了專門賣Prompt的網(wǎng)站，有些竟然賣到6美元，比很多APP還貴。

過去的簡歷里，通常寫著「熟練使用Office」；未來的簡歷，得改成「精通Prompt」。

為了讓大家更好地記住Prompt，我給這個新職位起了個新名字，叫「AI助產(chǎn)師」。這個名字咋樣，是不是又好玩又好記？

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