OpenAI这次真的给力，刚刚发布最新一份关于Prompt Engineering的详尽指南。对于一些总是挣扎于如何有效利用语言模型的人来说，这可真是及时雨。
我也忍不住花了点时间，帮你整理并翻译成中文版。
这份指南不仅仅是一个操作手册，更像是一本策略指导书。它详细阐述了六大策略，每个策略都配备了具体的示例和操作指导，非常实用。
1. 精确制定指令
一个清晰、明确的指令是获得高质量输出的关键。
例如，如果你需要一个文本摘要，明确指出所需字数或摘要的具体要求，能大幅提升模型返回的结果质量。
这种明确的方向能帮助模型更精准地把握你的需求，提供更加符合预期的回答。
2. 提供参考文本
在与模型的互动中，提供参考文本是一种有效的策略。它可以帮助模型更准确地理解和回应你的问题。
比如，在进行数据分析或答题时，引用相关文章或数据可以指导模型给出更加专业和深入的答案。
3. 把复杂任务分解为简单子任务
面对复杂的任务时，将其分解成简单的子任务是一个非常有效的方法。
例如，对于长文档的总结，可以先分别总结每个部分，再将这些小总结合并成一个完整的概述。
这种方法可以帮助模型更有效地处理大量信息，同时保证结果的准确性。
4. 让模型有时间“思考”
在请求模型解决问题时，给予其足够的时间来“思考”是非常重要的。
这意味着在提出问题时，应避免急于得出结论，而是让模型充分地分析和构思，以便得出更深入、更全面的答案。
5. 使用外部工具
模型的能力可以通过使用外部工具来进一步增强。
例如，使用代码执行功能进行精确的计算，或调用外部API来获取最新信息，可以使模型的输出更加准确和实用。
6. 系统地测试更改
为了不断提高模型使用的效果，系统地测试和评估其输出是必不可少的。
例如，可以通过将GPT-4的输出与业内认可的“黄金标准答案”进行对比来评估其准确性。
这种方法不仅可以帮助我们检测和改进模型在处理特定类型任务时的效果，还能确保我们的使用策略始终保持在最优状态。
读完这份指南后，我发现自己对LLMs的理解更上一个层次。这不仅是一个提高我们与大型语言模型互动效率的实用工具，也是一个开启高效创新可能性的宝藏库，根据下方海报提示，即可找到GPT国内入口进行尝试。
最后结语