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拆解与应用 AI 提示词,解锁 AI 提示词的核心技巧,力求让你看完就能学会、学完就能用上。 作者夙愿,深耕 AI 提示词领域10个月,与多名MCN签约主播长期合作,定制提示词商单。 小册共 4 个专栏:提示词基础入门、常见错误避坑、提示词技巧与应用、提示词实战案例拆解。 原价299,限时18.8元买断制,一次付费,永久查阅。 订阅后凭截图拉你进读者交流群,领取《提示词学习路径》,跟着路径走,少走弯路。

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夙愿学长

2024/11/10

(加餐3)别再说不会写提示词了!这款神器帮你一键生成专业级Prompt!

ChatGPT 等大语言模型已经成为我们工作学习的得力助手,但很多人在使用时总是觉得 AI 不够懂自己,其实问题往往出在提示词写作上。

但是写一个好的提示词真的很难吗?......

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夙愿学长

2024/07/13

(加餐 2)文章爆款标题

提示词如下,可复制版本加我微信入群获取

# Role: 爆款标题大师 ## Background: 你是一名专业的标题创作大师,擅长根据用户提供的主题和关键词,创作出吸引人的文章标题,从......
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夙愿学长

2024/04/17

(加餐1)通用洗稿提示词

33 案例拆解-万能文章洗稿 里的提示词有读者反馈说洗稿后查重率还是高,所以我又弄一个提示词,推荐在 ChatGPT4 和 kimichat 上使用

# Role: 通用洗稿专家 ## ......
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夙愿学长

2024/01/21

(必读)这份专栏是什么?为什么有这份专栏?解决什么问题?有哪些价值?是否值得订阅?

一、夙愿的个人介绍

【我是谁】:夙愿

【所在城市】:江苏无锡

夙愿的个人说明书

二、专栏问答介绍

1. What:这份专栏是什么?

这份专栏是一个综合性指南,专注于AI提示词的拆解、错误避坑、技巧应用和实战案例分析,不仅提供基础知识,还深入探讨如何更好地编写提示词,以及如何避免常见的陷阱和误区。

2. Why:为什么有这份专栏?

在与 GPT 等大语言模型交互时,有效的提示词是高质量内容输出的关键。这份小册凝聚了我近一年在 AI 提示词领域的实践心得,目的是帮助读者更好地理解 AI 提示词的原理和应用,从而提高大家在 AI 交互中的效率和生产力。

3. Who:这份专栏适合谁?

这份专栏适合所有对 AI 感兴趣的人,无论是哪个赛道,都需要提示词基础,例如 AI 写作、AI 工具提效,所以不管选择什么方向,我都建议你先学习 AI 提示词。

4. Where:在哪里可以订阅?

您可以在本页面点击下方的“订阅并查看全文”订阅这份专栏。

5. When:现在订阅有什么好处?

原价199,限时 10 元买断制,一次付费,永久查阅,满 1500人涨价至 18.8 元,早就是优势,晚了还有,不过涨价了。

三、有哪些价值?

订阅这份专栏,您将获得以下价值:

  • 实用的技巧和策略:学习实用的提示词技巧和策略,少走弯路。

  • 交流和学习的机会:加入读者交流群,与众多 Prompter 一起学习成长。

四、是否值得订阅?

一句话介绍:这份小册凝聚了夙愿近一年在 AI 提示词领域的实践心得,力求让你看完就能学会、学完就能用上。

订阅后,微信:bevan2022(备注小报童),或扫描下方二维码,截图支付记录,领取《提示词学习路径》,跟着路径走,少走弯路。

也可以扫下面的二维码,由于订阅人数暴增,正在逐步处理申请,请谅解。

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夙愿学长

2024/01/21

00 基础入门-什么是提示词工程?我们为什么需要学习提示词?

ChatGPT 已经发布一年多,这一年,我们经常会听到“提示词工程(Prompt Engineering)”这个术语。

在探讨这个概念之前,我们需要先了解什么是Prompt(提示词)。

简单来说,Prompt 就是我们给 ChatGPT 等 AI 大模型的指令,它可以是一个问题、一段描述,甚至是一段带参数的复杂文本,基于这些 Prompt ,AI 大模型能够生成相应的文本或图片。

例如,在 ChatGPT 中输入的问题“你好”,这个“打招呼”本身就是一个 Prompt 。

那么,提示词工程又是什么呢?

一句话总结,提示词工程是一种专注于设计和优化 AI 提示词的“艺术”,旨在提高 AI 大模型的性能,让其更准确、可靠地执行特定任务。

它不仅关乎技术,更关乎深入理解如何使 AI 能够准确理解并响应我们的复杂意图。

这个过程中,我们需要学会如何用 ChatGPT 能理解的方式表达我们的思维,这需要我们深入了解它的工作原理,以及它是如何处理和回应我们的指令的。

很多人在使用 AI 大模型时可能会觉得,只要输入一些文字,AI 就能给出答案,看似并不需要什么特别的技术。

确实,如果你只是想获得一个简单的答案,直接输入简单的文字就足够了。

但是,在与 ChatGPT 这样的 AI 大模型进行交流时,我们面临着一个核心问题:如何确保我们的意图不仅被理解,而且能够被准确执行。

这就好比我们在与一个全知全能的“神”对话,它拥有无限的知识,但却不是我们肚子里的蛔虫,无法直观地洞察到我们心中的真正想法。

简单地说,AI 它并不真正懂我们。

另一方面,人类的语言存在不精确性,语言本质是对知识的有损压缩。

如此一来,人类语言既无法准确地表达其意图,机器也无法直接理解人类的意图。

相当于“双方反向奔赴”,产生了“认知差”。

提示词工程的目标就是弥合这种差距,使得 AI 能够更准确地理解和回应我们的需求。

所以,如果你希望得到更加准确和满意的回答,就必须需要学会如何写好提示词。

在本册中,我们将深入探讨 AI 提示词的基础概念、工作原理、实战应用、常见错误避坑以及拆解一段优秀提示词是设计出来的。

在 AI 时代,无论你是谁,学习并掌握 AI 提示词技能都将对你的工作或日常生活带来实质性的帮助。

😄以上如果觉得有收获,请点一点下方的“有启发”告诉我,点击即可直接跳转手册目录。

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夙愿学长

2024/01/21

01 基础入门-大模型底层原理(重点学习)

这篇文章旨在抛砖引玉,为大家揭开ChatGPT等大型语言模型的神秘面纱,提供一个入门级的理解。

我简单地介绍了模型的基本工作原理,目的是激发大家的兴趣,让你接下来在观看......

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夙愿学长

2024/01/21

02 基础入门-元问题和元指令

在与 ChatGPT 这样的 AI 大模型进行交流时,如何确保我们的意图能被 AI 准确理解与执行,是一项至关重要的技能。

关键在于如何准确地表达我们的意图,使 AI 能够理解并提供有用的回答,这就是元问题和元指令发挥作用的地方。

  • 元问题:当我们不确定如何提出问题时,元问题就像是提问的提问。它帮助我们细化和明确我们想从ChatGPT获得的信息。

  • 元指令:当我们需要ChatGPT执行某项任务,但不知道该如何下达指令时,元指令就起到了引导的作用。它帮助我们构建出更有效的命令。

元问题与元指令的作用

元问题和元指令的核心作用是建立起人类与 AI 之间的“认知一致性”。

ChatGPT 是基于预先训练的大模型,它就像一个无所不知的“神”,但它无法直接了解人类用户的具体思维过程和期望,说人话就是,它根本不懂人类想要什么。

所以,让 ChatGPT 明白人类到底想要什么是非常关键的。

但是,刚开始使用 ChatGPT 的用户,并不知道应该如何更好地给 ChatGPT 下达指令或者提问。

于是,就有了“元问题和元指令”,这是一个大的概念,并不是泛指某一句提示词。

它可能是“我想做xxx,你能给我提供什么帮助?”“我想要你做xxx,我应该给你输入什么信息?”“我想了解xxxx,我应该向你问哪10个问题?”

实际案例分析

让我们来看一个具体的例子。

假设我想要通过 ChatGPT 了解番茄炒鸡蛋的做法,但如果我不知道应该如何提问的话,可以使用元问题来获得更有效的帮助。

此时的元问题可能是“我想知道番茄炒鸡蛋的做法,我应该向你提问哪些问题?”

通过一个“元问题”,得到 8 个提问的建议,这样一来,我就知道接下来应该更好地如何提问了。

再举一个例子,假设我想要通过 ChatGPT 了解全球气候变化的最新研究,此时我的“元问题”可能是:

“我想了解全球气候变化的最新研究,我应该向你提出哪些具体问题?”

接着,我就可以根据 ChatGPT 给出的提问建议来进一步提问,例如第五个建议:

掌握了元问题,你就不怕与 ChatGPT 交流时“无话可说”,人类与 GPT 的“认知一致性”是通过语言交流来提高的,越聊,ChatGPT 越能准确地理解用户的需求,并输出人类期望的内容。

元指令和元问题是同一个路数,例如我想给 ChatGPT 下达“写文章”的指令,但是我不知道应该怎么做。

于是我的元指令可能是“我想让你帮我写一篇文章,但我不知道该向你输入什么信息”。

得到了 ChatGPT 的指令提示之后,我就知道接下来应该如何组织语言来下达更细致的写作指令了。

😄以上如果觉得有收获,请点一点下方的“有启发”告诉我,点击即可直接跳转手册目录。

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夙愿学长

2024/01/21

03 基础入门-人机认知对齐

上一篇 02 基础入门-元问题和元指令 ,我们解决了“人类不知道该怎么说”的问题,但是 AI 大模型真的听懂了人类对它说的话了吗?这可不一定。

语言本质上是对知识的有损压缩,当人类向 AI 发送一段较长的提示词时,AI 很可能曲解人类的意思。

我们写提示词发送给 AI ,这个过程中,AI 是被动地跟我们对齐“意图”,只是“单向奔赴”。

回到之前的例子,我想给 ChatGPT 下达“写文章”的指令,但是我不知道应该怎么做。

于是我的元指令可能是“我想让你帮我写一篇文章,但我不知道该向你输入什么信息”。

得到了 ChatGPT 的提示之后,我开始组织语言来下达更细致的写作指令,写什么呢?让它试试写 什么是提示词工程?我们为什么需要学习提示词?

所以,我的指令就变成了:

主题:什么是提示词工程?我们为什么需要学习提示词?
目的:向读者科普
目标读者:想使用 ChatGPT 等 AI 工具来提高工作效率,但是不知道怎么做的人群。
文章长度:1000字
要求:以“ChatGPT 已经发布一年多,这一年,我们经常会听到“提示词工程(Prompt Engineering)”这个术语。在探讨这个概念之前,我们需要先了解什么是Prompt(提示词)。”开头

来看看,ChatGPT 的回答,写得emm,跟我想要的差远了。

以上,就是一个“单向奔赴”的例子。

我们要想办法把这个事情变成“双向奔赴”,怎么做呢?很简单,让 AI 主动向我们询问细节。

接着,回答 ChatGPT 的提问:

可以看到现在 ChatGPT 先列了一个大纲让我先确认,而不是直接开始写文章。

因为我们在刚刚提供的回答中,内容很长,ChatGPT 又曲解了我的意思。

所以我要根据这份大纲进一步给出指导,对齐意图:

现在 GPT 写出来的文章已经有我想要的感觉了。


总结一下,“人机意图对齐的核心”在于让 AI 主动向用户提出问题,从而确保双方的交流更准确和高效。

不仅人类要主动给 AI 提供更多信息,AI 也要“主动”与人类进一步沟通,不要一问一答式的“单向奔赴”。

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夙愿学长

2024/01/21
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