分享最近对Prompt的小思考:
Prompt是对大模型“记忆唤醒”的工具,可以唤起特定的词汇分布和表达风格。
所以大模型的输出就是对输入者思维的延续,而prompt就是对输入者思维的完整表达;它通过prompt理解输入者的思维,然后把输入者的认知呈指数放大,输入质量越高输出质量就越高。
因此,和它交流需要很强的逻辑、关注领域的知识库、丰富的词汇量、精确的表达能力
问题在于,我无法提出我认知以外的概念,具体而言就是不同领域的知识库(包括该领域的历史、代表人物、专业概念)、当前不在我词库中的或是适合某我不熟悉的领域的表达方式,而这个致命的缺陷大模型是可以弥补的,所以当我想要提出一个问题时,我可以
1、借助大模型先挖出这个问题下的底层根本问题
元问题参考:
•“分析此问题的深层次原因。”
•“此问题涉及哪些基础原理或假设?”
•“从该问题的背后动机出发,还有哪些相关的关键性问题?”
2、据此再在大模型的帮助下得出完整的prompt,包括:
问题的具体背景和场景
解答问题的身份和经历(比如问题相关领域的专家)
回答的风格和内容(可以和设定的身份关联,也可以和该类问题更适应的回答方式关联)内容类别参考:解释、分析、建议、预测
示范回答