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ChatGPT中角色设定的好处

看过好几次这种"Act as"的角色设定的东西：使用前先设定角色。不太理解有什么用。

今天看教程玩了一下，发现角色设定的好处：没有设定角色前，得到的回答：正确的废话；设定角色后，回答更具有可操作性。

比如，在没有设定角色前，我问ChatGPT：“我感到很沮丧，该怎么办？”

它给我的回答是这样的：很正确，但是实操性很差。

然后我又把它的角色设定为心理学家，再提问后，明显能感觉到得到的答案更具体、更具有可操作性。

一种方法是自己描述角色。 这种方法，对我这样的新手不太适用。

另一种方法是：复制已整理好的身份角色。

网上已经有人整理好了身份角色库，包含了很多的角色。直接复制粘贴就可以用了。

一个挺好的角色库网址（完全免费的）

虽然是全英文的，可以用一款叫“沉浸式翻译”的插件，把它变成中英对照：

专业的问题，交给专业的ChatGPT。

这里以向保姆咨询”2岁的小孩经常发脾气怎么办“为例，逐步讲解如何在ChatGPT中设定角色。 仅供参考：

问题：2岁的小孩经常发脾气怎么办

咨询对象：一个有经验的保姆

在这个网站中，找到保姆的角色：

把蓝色的部分，替换成自己的问题，可以直接用中文写，并要求用简体中文回答。例如：

I want you to act as a babysitter. You will be responsible for superchatgpt, preparing meals and snacks, assisting with homework and creatichatgpt, engaging in playtime activities, prochatgptrity when needed, being aware of safety concerns within the home and making sure all needs are taking care of. My first suggestion rechatgpt “2岁的小孩经常发脾气怎么办？” 请用中文回答

把第四步中，写好的描述词，复制到ChatGPT里，就可以得到一个回答：

通过正确地使用ChatGPT，就相当于拥有了数百位各个领域的专家做参谋，想想就挺兴奋的。 ^_^

当然，所有的答案都不是完美的，仅能做为参考。最后还需要我们自己判断。

ChatGPT中的提示工程(Prompt)怎么做？DAIR.AI最新《提示工程指南》，全面讲述提示技术，附书册课件视频

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来源：专知

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。

研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。

提示工程不仅仅是设计和开发提示。它包含了对与LLM交互和开发有用的广泛技能和技术。这是接口、构建和理解llm功能的一项重要技能。您可以使用prompt engineering来提高llm的安全性并构建新的功能，例如用领域知识和外部工具增强LLM。

由于对与LLM一起开发的高度兴趣，我们创建了这个新的prompt工程指南，其中包含所有最新的论文、学习指南、模型、讲座、参考资料、新的LLM功能和与prompt工程相关的工具。

视频：

地址：【【网址】】/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

1. 引言

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的鲁棒和有效的提示技术。

本指南涵盖了提示的基础知识，对如何使用提示来交互和指示大型语言模型(LLM)提供了一个粗略的想法。

LLM设置

在处理提示时，您将通过API或直接与LLM交互。您可以配置一些参数以获得不同的提示结果。

Temperature ――简而言之，Temperature 越低，结果越确定，因为总是选择可能性最高的下一个token。升高的Temperature可能导致更多的随机性，鼓励更多多样化或创造性的输出。我们实际上是在增加其他可能token的权重。在应用方面，我们可能希望对基于事实的QA等任务使用较低的Temperature，以鼓励更事实和更简洁的回答。对于诗歌生成或其他创造性任务，提高Temperature可能是有益的。

Top_p -类似地，使用Top_p(一种称为核采样的Temperature采样技术)，您可以控制模型生成响应的确定性程度。如果你正在寻找准确和事实的答案，请保持这个数字较低。如果您正在寻找更多样化的响应，请增加到更高的值。

一般的建议是改变其中一个，而不是两个都改变。

在开始使用一些基本示例之前，请记住，您的结果可能会因您使用的LLM版本而有所不同。

提示的基础知识

提示的元素

随着我们介绍提示工程可能提供的越来越多的示例和应用程序，您将注意到有一些组成提示的元素。

提示(prompt)可以包含以下任何一个组件。

• 指令(Instruction):希望模型执行的特定任务或指令

• 上下文 context

  ――可以包含外部信息或额外的上下文，这些信息可以引导模型做出更好的响应

• 输入数据――是我们感兴趣的输入或问题

• 输出指示器 Indicator :表示输出的类型或格式。

提示并不需要所有组件，其格式取决于当前的任务。我们将在接下来的指南中接触到更多具体的例子。

设计提示的一般技巧

提示示例

在前一节中，我们介绍并给出了如何提示LLMs的基本示例。

在本节中，我们将提供更多示例，说明如何使用提示来实现不同的任务，并介绍其中的关键概念。通常，学习概念的最好方法是通过示例。下面我们将介绍几个示例，说明如何使用精心设计的提示来执行不同类型的任务。

主题:

• 文本摘要

• 信息提取

• 问题回答

• 文本分类

• 谈话

• 代码生成

• 推理

2. 提示技术

在这一点上，很明显，改进提示有助于在不同的任务上获得更好的结果。这就是prompt engineering背后的全部思想。

虽然基本的例子很有趣，但在本节中，我们将介绍更高级的提示工程技术，使我们能够实现更复杂和有趣的任务。

• Zero-shot Prompting

• Few-shot Prompting

• Chain-of-Thought Prompting

• Self-Consistency

• Generate Knowledge Prompting

• Automatic Prompt Engineer

• Active-Prompt

• Directional Stimulus Prompting

• ReAct

• Multimodal CoT

• Graph Prompting

3. 提示应用

• Program-Aided Language Models

• Generating Data

4. 模型

• ChatGPT

在本节中，我们将介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和额外的阅读材料。

主题:

• ChatGPT介绍

• 回顾对话任务与ChatGPT的对话

• Python的笔记本

ChatGPT是OpenAI训练的一种可以进行对话交互的新模型。该模型被训练成遵循提示中的指示，在对话的上下文中提供适当的响应。ChatGPT可以帮助回答问题、建议食谱、以某种风格写歌词、生成代码等等。

ChatGPT使用来自人类反馈的强化学习(RLHF)进行训练。虽然这个模型比之前的GPT迭代更有能力(也经过训练以减少有害和不真实的输出)，但它仍然有局限性。让我们通过具体的例子来介绍一些功能和限制。

你可以在这里使用ChatGPT的研究预览，但对于下面的示例，我们将使用OpenAI Playground上的聊天模式。

• GPT-4

在本节中，我们将介绍GPT-4最新的prompt工程技术，包括提示、应用、限制和其他阅读材料。

GPT-4介绍

最近，OpenAI发布了GPT-4，这是一个大型多模态模型，可以接受图像和文本输入并发出文本输出。它在各种专业和学术基准上实现了人类水平的表现。

书册：

课件：

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）大脑研究计划，构建互联网（城市）大脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。