关于 Ai 的 Prompt，是个什么，有懂的来解释一下呗

[CNZCC]

现在用 Ai 都在说什么 Prompt ，我大概看了一下，就是在提问之前，先让 Ai 模拟一个身份，然后以这个专业的身份去解决你的问题，是这样吗？比如我要解决一个前端开发问题，我就先告诉 Ai 他是一个 10 年前端开发大师？是这样么？

[hanqian]

prompt 其实就是你对 AI 说的东西，那些都可以叫 prompt 。
狭义的说就是提示语，就是你设计一些例子，或者直接给 AI 下命令，或者像你说的给它赋予一个角色，用它们来指引 AI 完成工作，这些就构成了 prompt 。而怎么才能让 AI 更好的完成工作，这就需要一些技巧。“告诉 Ai 他是一个 10 年前端开发大师”就是很常见的技巧之一。

[ETiV]

可以理解成（“对 AI 的能力的框架和约束”的描述）

[xxzlll]

可以理解成为，在某个领域精确搜索或者生成该领域内的专业性的内容

[Xs0ul]

Prompt 最早只是单纯的对任务的描述。比如翻译任务，以前是每种翻译分别训练一个模型，中翻英是一个模型，英翻中是另一个模型。有了大规模的语言模型以后，就可以只用一个超大的模型，然后把具体的任务放在输入里，也就是 prompt ，类似“中翻英：什么是语言模型”

然后随着语言模型的规模越来越大，大家发现 prompt 里可以加进更多的内容，比如楼主提到的，以 10 年老前端的身份回答。类似的还有，“分步骤解答问题“，也可以提高回答的逻辑性

[shinsekai]

可 AI 是如何在输入里区分 prompt 和任务的？

[Rindel]

prompt 可以理解成题目要求（）

[baobao1270]

1. 是的，promat 可以是描述人物、做出假设、提供背景资料、要求 AI 续写的开头
2. 告诉 AI 是 10 年前端开发工程师这个是不行的。一方面 AI 不会管你是 10 年还是 100 年，他的前端知识受限于训练集，所以你告诉他是几年的开发大师都一样。另一方面，你需要提供更多详细的需求。前端开发是比较大众的内容不需要提供背景，如果是小众的知识，那么还要预先给 AI 灌输知识。这些也是 promat 的一部分。

[shuimugan]

https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

[yatoooon]

设:

[Yeen]

一般翻译为提示词。可以理解为你需求中的关键词语特征，让 ai 可以更准确的识别并把握你要表达的需求。

[CurChen]

一楼是直接问的 AI 给的答案吧.......

[opentrade]

ai 的东西你却不问 ai

[Tink]

人设

[jiage]

Prompt：告诉 AI ，你要干嘛

[Procumbens]

当初稍微研究过一点语言模型，语言模型的本质就是在阅读 /学习了大量文本之后，在给定特定文本的情况下，预测下一个最有可能出现的词的概率。

比如看到“锄禾日当午”，那么接下来出现“汗滴禾下土”的概率就非常高，出现“床前明月光”的概率几乎为 0 。

而如果当前的文字是“我喜欢”，那么接下来出现什么词的概率比较高？我喜欢你，我喜欢旅游，我喜欢紫色，我喜欢吃草莓。这些组合都有可能。
但是如果加上特定的前缀，“你喜欢什么颜色？我喜欢”，那么其他几种可能性就很低，接下来最有可能的回复是“我喜欢红色 /橙色 /黄色 /绿色 /青色 /蓝色 /紫色”。

promt 的作用就是提高相关性，增加对应文本的出现概率。

[dunn]

OpenAI 的奥特曼这样解释
GPT-4 确实存在应对不同价值观的人的问题。
临时解决办法就是把更改系统消息（ system message ）的权限开放给用户，也就是 ChatGPT 中经常见到的那段“我只是一个语言模型……”。
通过改变系统消息，GPT-4 会更容易扮演其中规定的角色，比在对话中提出要求的重视程度更高，如规定 GPT-4 像苏格拉底一样说话，或者只用 JSON 格式回答问题。

[ST0RMTR00PER]

可以理解为：「我让你干嘛就干嘛」的描述。

[ispinfx]

上下文

[8355]

算是一种实用技巧 让他更容易理解你的问题和希望他从哪个角度去回答
其实是 gpt3.5 才需要的东西

gpt4 已经不是太需要这些了，直接问即可。
更多是描述话术如何让他在没有歧义的情况下充分理解你的需求，并且一次给出最终最适合你的满意答案，而不是反复拉扯和补充需求告诉他不是这样不是那样我只需要你给出 xxx 的答案。

[Pichai]

Prompt 是 ChatGPT 模型中的一个概念，指的是一个用于生成下一个模型预测值的启动文本或提示信息。具体来说，Prompt 是一个用于激发模型生成响应的初始文本片段，这样模型生成的内容就可以跟随 Prompt 的文本主题或方向来展开对话或生成自然语言文本。

在 ChatGPT 中，通常会给定一个 Prompt 文本片段，然后模型根据给定的 Prompt 来生成响应或补全 Prompt 的意思。例如，在聊天机器人应用中，用户可以输入一个问题或提示信息，ChatGPT 模型就可以基于输入的 Prompt 生成一个自然语言回答或建议。

通过提供有效的 Prompt 可以帮助 ChatGPT 模型更好地理解和生成内容，并提高模型的生成准确性和一致性。因此，Prompt 是 ChatGPT 模型中非常重要的概念。

[Ocean810975]

https://learnprompting.org/
这里放一个 prompt 的学习参考，看完可以对 peompt 有更深的理解

[nightwitch]

跟搜索引擎的搜索词差不多，约束他的回答范围

[bbroot]

http://one.tip.chat/ 可以从这里学下

[ymz]

意思是用来提高所需答案的相关性？ 大白话就是你要描述清楚你想要的答案的范围

[Ufo666]

@CurChen 恍然大悟，醍醐灌顶

[Ufo666]

@Pichai 这一条也是 AI 回答的

[Tanix2]

跟人说人话，跟 AI 说 prompt

[Sisyphe42]

就是输入啊……？ AI 不止 chatgpt ，也不止 nlp

[ns09005264]

https://openai.xiniushu.com/
参考 openai 的 api 文档，你对 chatgpt 说的话就是“提示 Prompts”，chatgpt 对你的回答就是根据你的“提示 Prompts”进行的“补全 Completions”

[fernandoxu]

需求

[Bad0Guy]

Tony stark 对他的 Friday AI 说的那些需求就可以看作是 prompt

[minsheng]

GPT 这个模型训练的时候，优化的目标就是给定一串输入，预测出正确的输出。输入就被称为 prompt 。训练的时候就是找一堆文本，把一段话拆成两部分，给 GPT 喂第一部分，让它生成，再拿生成的结果跟第二部分比较。最后更新 GPT 的参数。

一开始，这个模型就是单纯作文本生成，比如给个开头写小说。到 GPT-3 的时候，人们发现这玩意可以完成简单的任务了，比如说有这么一串输入：

```
apple => 苹果
pear => 梨子
banana =>
```

然后 GPT-3 就会直接输出「香蕉」。你可以这么理解，GPT 这个模型的任务是给出一串文本的前半部分，猜出 /补全可能的后续。当模型的文本补全能力足够强大的时候，你把问题提出来，在写上类似「答案是：」（注意冒号），它补出的这段文本就和答案八九不离十了。

到这个时候还有一个问题，就是 GPT 这个时候还不是为对话优化过的。你可能每次都需要打上「答案是：」，它才会碰巧输出问题的答案。然后 OpenAI 就对它专门针对问答 /聊天的形式进行训练。然后就有了 ChatGPT：你问它，它可以直接回答。不需要用这些标点符号和特殊的文字来「提示」模型，应该输出答案。

所以 prompt 本质就是给语言模型的输入。

[timqian]

来 openprompt.co 看看例子🐶

[suke119]

https://www.stable-learn.com/zh/p4-gpt-sdw