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OpenAI 分享的 26 條必學 ChatGPT Prompt 指令原則

OpenAI 在 2023 年 12 月 26 日發佈的論文中,詳細介紹了 26 條如何有效撰寫 ChatGPT Prompt 的必學原則,這些原則被整理成五大策略,分別針對不同的應用情境來優化與 AI 的互動效果。以下是這些策略的詳細內容:


策略 1:提示結構與清晰度


01 明確目標受眾

在提示中明確指出目標受眾,如指定受眾為該領域的專家,這樣可以幫助 ChatGPT 調整回答的深度和專業性。例如,請 ChatGPT 為 13 至 15 歲的中學生創建一份簡單易懂的太陽系介紹材料。


02 使用肯定的指令詞

使用肯定語言如「做」,避免使用否定語言如「不要」,可以讓 ChatGPT 更容易理解和執行。例如:「請詳細解釋問題的原因並提供解決方案。」而非「不要只列出問題的原因。」


03 引導性詞語

使用「一步一步思考」等引導性詞語,能促使 ChatGPT 展示其思考過程,有助於提高回答的透明度。例如,要求 ChatGPT 逐步解釋如何解一個數學問題。


04 輸出引導詞

在提示結尾處加上期望回應的開頭,有助於引導 ChatGPT 生成更具針對性的回答。例如,「請解釋全球暖化對地球生態系統的影響,回答以‘全球暖化對地球生態系統的主要影響包括…’開始。」


05 使用分隔符號

在提示中使用分隔符號(如換行或符號)來區分不同部分的內容,讓 ChatGPT 更容易識別並處理。例如,列出多項內容時使用逗號、分號或換行符來分隔。


06 格式化提示

格式化提示時,可使用「###指令###」等結構來明確區分指令、範例、問題等。例如,使用「###指令###」開始,然後列出範例和問題,最後呈現內容。


策略 2:具體性與資訊


01 以範例為導向的提示

使用少量示例來引導 ChatGPT 產生預期的回答,例如提供兩個詩歌範例並要求 ChatGPT 創作一首類似風格的詩。


02 調整解釋的複雜度

根據受眾的知識水平來調整解釋,例如要求 ChatGPT 用簡單的英語向 11 歲的孩子解釋黑洞。


03 加入無偏見要求

要求 ChatGPT 的回答無偏見且不依賴刻板印象,例如在詢問文化問題時明確這一要求。


04 保持語言風格一致

如果需要 ChatGPT 生成的文本與已提供的樣本風格一致,可以明確要求其保持語言風格一致。


05 指定文本的開頭或繼續部分

可以給 ChatGPT 提供文本的開頭,並要求其保持連貫性來完成剩餘部分,例如提供故事的開頭並要求其完成故事。


06 明確關鍵詞和規則

在提示中列出 ChatGPT 必須遵循的要求和關鍵詞,以確保生成的內容符合預期。


07 測試理解

要求 ChatGPT 教導某個主題並設計測試問題,但不要給出答案,這樣可以幫助測試自己對該主題的理解。


08 撰寫詳細文本

要求 ChatGPT 撰寫關於某個主題的詳細文章,並提供所有必要的資訊。


策略 3:用戶互動與參與


01 問問題直到獲得足夠資訊

允許 ChatGPT 向你詢問問題,直到它獲得足夠的資訊來準確回答。例如,在計劃旅行時,讓 ChatGPT 問問題直到掌握所有細節。


策略 4:內容與語言風格


01 修訂文本但保持風格

要求 ChatGPT 修訂文本的語法和詞彙,但不改變原有風格。例如,只修正錯誤,不改變正式語調為非正式語調。


02 使用「你的任務是」

這種語句能清楚地指示 ChatGPT 所需執行的任務,例如「你的任務是分析電動汽車市場。」


03 分配角色

為 ChatGPT 分配一個角色,如顧問、老師等,以便生成符合角色風格的回答。


04 要求自然語言

要求 ChatGPT 以自然語言形式回答問題,使回答更易於理解。


05 不必客氣

直接說明需求或問題即可,不需使用禮貌語,例如直接問「解釋什麼是量子糾纏」。


06 重複關鍵詞

多次重複關鍵詞或短語,可以強調重點,使回答更具針對性。


策略 5:複雜任務與編碼提示


01 將複雜任務分解

將複雜的任務分解為一系列較簡單的提示,以進行互動式對話,例如先簡單介紹氣候變化,再探討其影響。


02 編碼提示

當涉及多個文件的代碼生成時,讓 ChatGPT 生成自動創建或修改文件的腳本,以實現代碼操作的自動化。


03 結合思維鏈與少數示例

這種方法模仿人類的邏輯推理過程,通過提供具體示例來確保 ChatGPT 準確理解任務要求,例如解釋供需法則時展示其思考過程。

這些詳細的指令原則可以幫助用戶在與 ChatGPT 的互動中獲得更準確和有價值的回應。


  • 發布日期
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  • 2024-08-25T08:00:00+08:00
  • 更新日期
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  • 2024-11-26 06:22:22

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