構(gòu)建良好的提示（prompt）是一項關(guān)鍵技巧，它對于發(fā)揮預訓練語言模型的潛力以及提高實際應用效果至關(guān)重要。適當?shù)奶崾炯记煽梢砸龑Ｐ透鼫蚀_地理解任務需求，從而提高模型在特定任務上的性能。此外，這些技巧還能更好地利用模型的強大表達能力，提高任務完成的質(zhì)量和效率。為了幫助大家更好地進行提示工程，以下是一些具體的建議和技巧。

不同類型的任務需要不同的引導方式，因此多樣化的提示策略可以提高模型的性能。對于特定的任務，一個特定的提示方法可能非常有效，而對于其他任務則可能不太有效。為了找到最佳的提示方法，可以嘗試多種不同的提示策略，并評估哪種策略在特定任務上表現(xiàn)最佳。例如，在情感分析任務中，可以嘗試以下多樣化的提示策略：①直接詢問：直接問模型句子的情感極性；②角色扮演：讓模型扮演情感分析專家；③使用數(shù)值：要求模型用具體的數(shù)值來表示情感極性；④提供選項：給模型提供一個選項列表，并讓其從中選擇最符合的答案。通過嘗試這些多樣化的提示策略，可以找到對于情感分析任務最有效的方法。類似地，可以使用類似的方法為其他任務尋找合適的提示策略，從而提高模型在特定任務上的表現(xiàn)。

問題重述是一種將問題重新表述為更明確、更易于理解的形式的技巧，它可以幫助模型更好地理解任務的核心需求，并按照期望的方式生成輸出。在實踐中，問題重述需要注意以下幾個關(guān)鍵點。如果我們需要讓模型為一篇文章生成一個摘要，原始問題可能是“請給這篇文章寫個摘要”。為了更好地引導模型理解任務，我們可以使用問題重述技巧進行優(yōu)化。首先，我們可以簡化問題，將其改為“請總結(jié)這篇文章的主要觀點”。其次，我們需要確保問題明確表明了模型所需執(zhí)行的任務，例如“請閱讀以下文章，并用兩到三句話總結(jié)文章的核心觀點”。此外，我們需要提供更多關(guān)于任務的細節(jié)，例如“請確保摘要簡潔明了，突出文章的主題”。最后，我們可以使用示例來幫助模型理解任務背景和期望的輸出形式。例如，“本文探討了氣候變化對全球生態(tài)系統(tǒng)的影響。作者指出，溫室氣體排放和海平面上升是主要的威脅因素。為了應對這些挑戰(zhàn)，文章呼吁采取全球性的行動。”請根據(jù)這篇文章生成類似的摘要。通過以上技巧，問題重述可以提供更明確的任務描述、細節(jié)和示例，從而幫助模型更好地理解任務并生成更符合要求的輸出，這對于提高模型在各種任務上的性能至關(guān)重要。

有些情況下，為了更好地解決問題，模型需要額外的背景知識。尤其是在一些專業(yè)領域的任務中，提供這些背景信息可以幫助模型更好地理解問題并生成更準確、更有針對性的答案。例如，在詢問模型一個關(guān)于特定歷史事件的問題時，如果模型缺乏相關(guān)知識，可以在問題中提供一些關(guān)于該事件的背景信息，以幫助模型更好地理解問題。舉個例子，如果我們問模型“請描述提示工程的概念和作用”，而沒有提供任何背景知識，模型可能不知道提示工程是什么。這時，我們可以提供一些背景信息，如“提示工程是一種針對預訓練語言模型（如+ChatGPT），通過設計、實驗和優(yōu)化輸入提示（Prompt）來引導模型生成高質(zhì)量、準確和有針對性的輸出的技術(shù)。請描述提示工程的概念及其在自然語言處理中的作用。”這樣，模型就能理解背景和概念，并生成更相關(guān)的準確答案。