前言
大语言模型（Large Language Model, LLM）的出现，为我们开启了一种全新的方式来实现人工智能相关功能。这种方式无需我们拥有深厚的数学知识或掌握复杂的 AI 算法，只需通过自然语言描述，就能实现如文本生成、内容摘要、情感分析、语言翻译、代码生成等功能。
然而，为了能更好地利用这些大语言模型，我们也需要深入了解其特性，并学会如何用自然语言编写更有效的提示词（Prompt），以实现我们的目标。
什么是大语言模型？
大语言模型是由具有许多参数的人工神经网络组成，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练，最终可以像人类一样理解和生成文本以及其他形式的内容。
大语言模型有能力从环境中推断，生成连贯且与环境相关的响应，翻译，总结文本，回答问题，甚至协助完成创造性写作或代码生成任务。
被人们所熟知的大语言模型有：OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA、百度的 文心一言、月之暗面的 Kimi 等等。
什么是提示词？
提示词（Prompt）是一种指导性的文本，用于引导大语言模型如何进行回答。它就像一把指引对话的魔杖，能够帮助我们更有效地与大语言模型进行沟通。大语言模型的回答效果与提示词的质量息息相关。因此，编写出高效的提示词显得尤为重要。
什么是高效的提示词？
为了确保大语言模型能够准确理解当前的主题或任务并生成恰当的回应，我们需要提供清晰、简洁的提示词。避免使用过于复杂或模糊的语言，尽量在提示词中做到具体明了。编写提示词时，有几个关键原则需要考虑：
- 明确性：使用清楚、具体的表述，使大语言模型能够轻松理解。避免使用专业术语或模糊的语言，这可能导致混淆或误解。
- 简洁性：尽量让提示词简洁，避免使用不必要的词汇或跑题。这将有助于确保大语言模型能生成集中且相关的回应。
- 聚焦性：确保提示词有明确的目标和焦点，避免使用过于宽泛或开放式的提示词，这可能导致缺乏焦点。
以上的解释可能有些抽象，让我们通过一个实例来进一步理解。
假设我们想了解《活着》说的是什么故事，就写了下面的提示词：
今天我在抖音刷到一个视频，说活着特别好。可是，我还有很多工作上的事要忙，根本没时间看，跟我说说它都说了什么？
我们可以观察到，由于我们的提示词缺乏简洁性和聚焦性，导致了大语言模型的理解偏差。实际上，"在哪里看到的《活着》"和"有没有时间看"这两个信息并非必要，这些不相关的内容可以不被包含在提示词中。因此，我们可以剔除这些不必要的信息：
活着说了什么？
我们可以观察到，由于我们的提示词缺乏明确性，又导致了大语言模型的理解偏差。把我们的需求再明确地描述一下：
总结长篇小说《活着》的故事梗概，其中包括主要人物和主要情节。
我们可以观察到，大语言模型的回答已经基本符合了我们的需求。
总之，我们应该通过提供尽可能清晰和具体的指令来表达所希望大语言模型执行的任务。这将引导大语言模型朝着期望的输出方向发展，并减少我们获得无关或不正确的响应的几率。当然，也不要将编写清晰的提示词与编写简短的提示词混淆，因为在许多情况下，较长的提示词实际上为大语言模型提供了更多的清晰度和上下文，这实际上可以导致更详细和相关的输出。
高效提示词的进阶策略
接下来，我们将继续了解几个编写高效提示词的策略，帮助我们在使用大语言模型时获得更好的结果。
1. 设置特殊身份
在编写高效的提示词时，一个极其有效的策略就是设定特定的角色身份。采用"你是……"这样的表述方式，在提示词中明确指定大语言模型在对话中的特定角色或身份。这种方法对于打造更具吸引力、更富有沉浸感的对话体验，或者模拟现实世界的场景，具有显著的效果。
比如，我们使用大语言模型解一道数学应用题：
三棵树上停着 24 只鸟。如果从第一棵树上飞 4 只鸟到第二棵树上去，再从第二棵树飞 5 只鸟到第三树上去，那么三棵树上的小鸟的只数都相等，第二棵树上原有几只？
如果不加角色设定，直接提问，回答的结果可能是错误的。因为三棵树上的鸟的只数都相等时每棵树上的只数为 24÷3=8 只，所以第二棵原有的只数为：8-4+5=9 只。
我们继续改进提示词，设定小学数学老师的特定角色身份，如下：
你是一个优秀的小学数学老师，善于解答各种应用题。 三棵树上停着 24 只鸟。如果从第一棵树上飞 4 只鸟到第二棵树上去，再从第二棵树飞 5 只鸟到第三树上去，那么三棵树上的小鸟的只数都相等，第二棵树上原有几只？