如何看待AI代替人类工作？
ChatGPT 的创始人 SAM前段时间也说过，提示是一个高杠杆技能。要用好人工智能，给出我们想要的答案，对我们每个人来说，学会设计AI提示词是必要的，不管人工智能他有多聪明，也不是我们肚子里的蛔虫，不太可能知道我们在想什么。所以，写提示词，就是结构化的思考和表达，是AI重要的人机接口。这在跟人交流沟通中也是需要的。
引言：
但是，如何有效地利用语言模型呢？如何让语言模型理解我们想要的内容，并生成我们需要的结果呢？这就需要一种新兴的学科——提示工程（Prompt engineering）。提示工程是一种利用人工智能模型生成内容的方法，需要给模型提供一些输入（prompt），让模型根据输入生成输出（response）。提示工程的难点在于如何设计合适的输入，让模型能够理解用户的意图和需求，并生成高质量的输出。
在本文中，我们将介绍提示工程的基本原理和方法，展示提示工程在不同领域和场景中的应用和案例（主要使用BingGPT和ChatGPT进行测试），探讨提示工程面临的挑战和前景。我们希望通过本文，让读者开始关注并学习提示工程这门重要而有趣的学科。
知识点：
在引言中，介绍了提示工程的概念和背景，说明了为什么它是本世纪最重要的技能之一。在本节中，将介绍提示工程的基本原理和方法，帮助读者掌握如何利用人工智能模型生成内容的技巧。
写一首五言绝句，主题是春天。
好的，我试试吧。这是我写的一首五言绝句，主题是春天：春风吹绿杨柳，百花争艳绽笑容。 蜜蜂采集花蜜，小鸟欢唱枝头上。
这个输出就是一个简单的响应（response），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。
Q: 请根据以下内容写一篇摘要，不超过100字。 A: Content: 人工智能（AI）是本世纪最具影响力和变革力的技术之一，它正在改变我们的生活、工作和社会。在人工智能领域，语言模型（LM）是一种可以理解和生成自然语言（如中文、英文等）的模型，它可以用于各种应用和研究主题，如聊天机器人、文本摘要、机器翻译、知识图谱等。随着计算能力和数据量的增加，语言模型也越来越强大和智能，如ChatGPT、百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元和华为盘古等大型语言模型（LLM），它们可以根据用户提供的输入（prompt）生成各种类型和风格的内容（response）。
摘要：本文介绍了人工智能（AI）领域中的语言模型（LM），它是一种可以理解和生成自然语言的模型。本文概述了语言模型的应用和研究主题，如聊天机器人、文本摘要、机器翻译、知识图谱等，并介绍了几种大型语言模型（LLM），如ChatGPT、百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元和华为盘古等。本文分析了语言模型的优势和挑战，并展望了语言模型的未来发展方向。
这个输出就是一个简单的摘要（summary），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。
写一首五言绝句，主题是太阳。输出: 太阳升起东方，万物沐浴光芒。 暖风拂过山岗，人们欢笑田旁。
写一首五言绝句，主题是太阳。请使用拟人法。 输出: 太阳从梦中醒，慢慢露出笑脸。 他照耀着大地，温暖着万物心。
从上面的例子可以看出，不同的输入会导致不同风格或质量的输出。通过优化提示，我们可以让模型更好地满足我们的需求和期望。
二、提示工程的应用和案例
首先，我们来看一个生成数据的应用。生成数据是指利用人工智能模型的文本生成能力，通过有效的提示策略，引导模型产生更好、更一致和更准确的数据，用于各种实验和测试。例如，我们可以使用ChatGPT来生成一些情感分析的例子，如下所示：
问: 我们失去了游戏，但我们付出了最大的努力。 答: 积极 [1]
问: 我的电脑坏了，我现在不能上网了。 答: 消极 [1]
问: 我很高兴今天早上起床了，可以迎接新的一天。 答: 积极 [1]
问: 我们刚刚完成了一个困难的任务，这让我们感到非常自豪。 答: 积极 [1]
问: 我在晚会上看到了我的老朋友们，这让我感到非常快乐。 答: 积极 [1]
这些输出就是一些简单的情感分析例子（examples），它们符合了输入中给出的任务和条件。当然，这些输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过生成数据，我们可以快速地获取一些样本数据，用于训练或评估我们自己的情感分类器。
其次，我们来看一个PAL（编程辅助语言模型）的应用。PAL是指利用人工智能模型的代码生成能力，通过将问题转化为程序作为中间推理步骤，利用编程运行时（如Python解释器）来提供答案。例如，我们可以使用ChatGPT解决一些需要日期理解的问题，如下所示：
语境:
问题:
回答:
OKT3最初来源于小鼠。
这个输出就是一个简单的答案（answer），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过PAL，我们可以让模型利用编程语言和逻辑来解决一些复杂或特定的问题。
最后，我们来看一个Python笔记本的应用。Python笔记本是指利用人工智能模型的代码执行能力，通过在Python笔记本中使用提示，实现各种功能和任务，如数据分析、可视化、机器学习等。例如，我们可以使用BingGPT（因为涉及AI绘画，这里使用新必应桌面端）来绘制一些图表，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.random.randn(1000 y = np.random.randn(1000
plt.scatter(x, y plt.xlabel(‘x’ plt.ylabel(‘y’ plt.title(‘Random Scatter Plot’ plt.show(
这个输出就是一个简单的图表（chart），它显示了输入中给出的代码执行后的结果。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过Python笔记本，我们可以让模型利用Python语言和库来实现各种功能和任务。
三、提示工程的高级技巧和原则
在上一节中，我们介绍了提示工程在不同领域和场景中的应用和案例，包括生成数据、PAL（编程辅助语言模型）和Python笔记本。在本节中，我们将介绍提示工程的一些高级技巧和原则，让读者更好地掌握如何设计和优化高效和有效的提示。
将文本分类为中性、负面或积极。 文本：我认为假期还好。
输出:
这个输出就是一个简单的分类（classification），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过零样本提示，我们可以让模型利用其内部知识和语言理解来执行各种任务。
其次，我们来看一个少样本提示的技巧。少样本提示是指利用人工智能模型的少样本能力，通过在提示中提供一些示例，让模型在有限的数据下执行任务。例如，我们可以使用ChatGPT来进行命名实体识别（NER），如下所示：
Context:
Question:
Answer:
Ortho Pharmaceutical 是美国的公司。
这个输出就是一个简单的答案（answer），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过少样本提示，我们可以让模型利用一些示例数据来执行各种任务。
最后，我们来看一个链式思考提示的技巧。链式思考提示是指利用人工智能模型的推理能力，通过在提示中提供一些推理步骤，让模型在复杂的任务下执行任务。例如，我们可以使用ChatGPT来进行算术运算，如下所示：
这组数中的奇数相加得到一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。 A：
将所有奇数相加(15+5+13+7+1得到41，不是一个偶数。因为所有奇数之和为奇数，不可能得到一个偶数的结果。
这个输出就是一个简单的运算（calculation），它符合了输入中给出的任务和条件。当然，这个输出并不是唯一可能的结果，不同的模型或参数可能会生成不同风格或质量的内容。通过链式思考提示，我们可以让模型利用一些推理步骤来执行各种任务。
结论：
提示工程是一门新兴的技术，它利用人工智能模型的语言生成能力，通过与模型对话，实现各种功能和任务。提示工程有着广泛的应用和案例，包括生成数据、PAL（编程辅助语言模型）、Python笔记本等。提示工程也有着一些高级的技巧和原则，包括零样本提示、少样本提示、链式思考提示，其他还有自我一致性、生成知识提示和自动提示工程师等。提示工程是一门有趣而有用的技能，它可以让我们更好地利用人工智能模型的潜力，创造出更多的价值和可能性。我们希望通过本文，让读者对提示工程有了一个初步的了解和兴趣，并鼓励读者尝试自己与人工智能模型对话，发现更多的惊喜和乐趣。
附录：
《花雕学AI》是一个学习与交流AI的专栏，由驴友花雕撰写，主要介绍了人工智能领域的多维度学习和广泛尝试，包含多篇文章，分别介绍了ChatGPT、New Bing和Leonardo AI等人工智能应用和技术的过程和成果。本专栏通过实际案例和故事，详细介绍了人工智能和编程的基本概念、原理、方法、应用等，并展示了这些平台的各种人工智能功能，如搜索、交流、创作、绘画等。在本专栏里，作者花雕和ChatGPT及新必应等一起探索了各种有趣和有用的人工智能应用。他们共同学习了很多人工智能和编程的知识和技能，并结下了深厚的友谊。他们用自己的创造力和热情，为人工智能领域增添了一抹亮色。如果您也对此感兴趣，欢迎关注《花雕学AI》这个专栏，大家一起探索人工智能的奥秘和乐趣。想要了解本专栏的最新进展，请使用谷歌、必应、百度或者今日头条等引擎直接搜索【花雕学AI】。