在深度学习领域，Prompt（提示语）被广泛应用于自然语言处理任务中，如文本生成、机器翻译和问答系统等。Prompt的设计对模型的性能和生成结果有着重要的影响，因此在实际应用中合理而有效地利用Prompt是提升模型表现的关键策略之一。本篇博客笔者将为大家介绍如何通过反复修改Prompt，优化ChatGPT输出，使其更好、更符合期望。
在自然语言处理中，Prompt是指告诉语言模型如何根据示例或指令进行响应的行为。在这一领域，像few-shot、zero-shot和chain-of-thought等不同方法对提升AI模型（如GPT-3.5-Turbo、GPT-4等）的性能至关重要。从适应性和语境理解到逻辑推理和任务特定学习，每种技术都有其独特的优势。在这个框架内，我们探讨了每种提示技术的细微差别，并提供了示例和编码演示，以突显如何使用它们。研究这些方法有助于我们理解AI模型的适应性和潜力，并展示它们在解决各种领域的问题时的表现如何。
零样本Prompt是在没有具体示例的情况下指导语言模型，依赖模型对上下文的本能理解。基于已有知识，模型能够生成相应的理解。
比如：
截图如下：
在这种情况下，语言模型的任务是进行情感分析，而无需给出特定的训练实例。该模型利用其现有知识来解释和分类所提供文本的情感。这种方法被称为零样本Prompt，因为它依赖于模型固有的上下文理解而不是明确的示例。
在直接深入研究几次Prompt之前，让笔者给大家介绍一系列想法。这将帮助大家理解为什么需要在Prompt中提供示例，尤其是在复杂的场景中。
模型回答如图所示：
模型回答如图所示：
思想链（CoT）Prompt意味着通过一系列相互关联的逻辑步骤或思想来指导语言模型。它允许模型逐步思考，考虑问题的不同方面。当我们说复杂推理能力时，我们指的是模型思考错综复杂场景的能力。现在，少量Prompt涉及在Prompt中提供一些示例或实例，以帮助模型更好地理解任务。
因此，将思维链与几次Prompt相结合意味着你可以通过逻辑步骤引导模型，使其能够通过复杂性进行推理，并且我们还可以提供一些示例来增强其理解。这种组合有助于模型处理更复杂的任务，这些任务在生成响应之前需要深思熟虑的推理。
尽管大语言模型可以在没有示例的情况下理解和生成文本（零样本功能），但它们在这种情况下仍难以应对更具挑战性的任务。为了解决这个问题，我们使用了一种称为“Few Shot Prompt”的技术。这涉及在Prompt中为模型提供一些示例或演示，本质上是对其进行一些训练以提高其性能。这些示例充当训练指南，帮助模型学习并在类似情况下生成更好的响应。
我们注意到该模型只需一个示例（一次性）即可掌握一项任务。然而，在处理更具挑战性的任务时，我们可以通过尝试更多的示例来探索性能的提高，例如 3-shot、5-shot、10-shot 等。
让我们尝试一下少量的文本情感提示，Prompt如下所示：
模型回答结果如下所示：
代码实现如下所示：
逻辑实现：
输出结果：
在这个例子中，我们使用了一种称为零样本Prompt的方法来要求模型理解文本背后的感觉，即使它没有专门针对该任务进行训练。这显示了该模型在不同情况下的灵活性。我们告诉 GPT-3.5-Turbo 模型弄清楚给定的文本是积极的、消极的还是中性的，而没有事先教它如何做到这一点。模型能正确地表达了“这太棒了！”这句话的情绪是积极的。这证明该模型可以理解文本中的情感，而无需事先进行情感分析训练。
代码实现如下：
输出结果如下：
之前的Prompt涉及一个复杂的问题解决场景，通过一系列计算确定笔记本数量和篮子里的苹果。模型对问题进行了分解，一步一步的解释，并计算出最终的结果。
在后续Prompt中，模型可以参考之前的解决方案来指导其响应。例如，它可以利用解决笔记本和苹果问题所获得的理解来有效地解决类似的问题。这意味着，如果面临与计数项目或执行算术运算相关的新Prompt，该模型可以利用其学到的知识来生成准确而详细的响应，展示其应用所获得的推理技能来解决相关问题的能力。
注意：随着提示的复杂性或大小增加，其相关成本也会增加。
每种Prompt技术都具有在利用 GPT-3.5-Turbo 等人工智能模型功能方面不同目的的特点。零样本Prompt突显了模型的适应性和对情境的理解能力。思维链Prompt则在促进透明度和逻辑推理方面发挥作用，有助于解决复杂的问题。另一方面，Few-shot Prompt对于特定任务的学习至关重要，并通过基于示例的训练来提高模型的性能。
综合来看，这些提示技术展示了人工智能模型的多功能性和潜力，为创新应用在各个领域的推广提供了坚实的基础。
这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！