提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT提示工程

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在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。

完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 🐙 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全

https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN

https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN

主题：

提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT提示工程

ChatGPT简介

ChatGPT是OpenAI训练的可以进行交互对话的新模型。该模型经过训练，在对话的背景下，可以按照提示中的指示提供适当的响应。ChatGPT可以帮助回答问题、建议配方、以特定格调写歌词、生成代码等等。

ChatGPT使用人类反馈的强化学习（RLHF）进行训练。虽然该模型比以前的GPT迭代版本更加强大（也经过训练以减少有害和不真实的输出），但仍然存在一些限制。让我们通过具体例子来介绍一些功能和限制。

您可以在这里使用ChatGPT的研究预览，但下面的例子中，我们将使用OpenAI Playground上的“Chat”模式。

审查对话任务

在先前的指南中，我们介绍了一些关于对话能力和角色提示的内容。我们介绍了如何指示LLM以特定的方式进行对话，以特定的意图、行为和身份。

让我们回顾一下我们先前的基本示例，我们创建了一个会话系统，该系统能够针对问题生成更多技术性和科学性的响应。

提示：

这是与AI研究助理的对话。助手的口吻是技术和科学的。

人类：你好，你是谁？
```AI：您好！我是一位AI研究助手。请问今天我能帮您什么忙吗？
人类：您能告诉我黑洞是如何形成的吗？
AI：

从上面的示例中，您可以看到两个重要的组成部分：

意图或解释聊天机器人的内容
身份指示聊天机器人将用哪种风格或口吻来回复

上面的简单示例在使用 text-davinci-003 的文本补全API上运行得很好。更近期，OpenAI 宣布了ChatGPT APIs，这是一个更强大、更便宜的模型，称为 gpt-3.5-turbo，专为这种功能（聊天补全）而建。OpenAI推荐这个模型，即使是非聊天使用案例，也是其最佳模型。使用ChatGPT APIs的其他好处是显著的成本降低（90%）和效率。

像Snap Inc.和Instacart这样的大公司已经在他们的产品上集成了由ChatGPT驱动的对话功能，涉及个性化推荐和开放性购物目标等方面。

ChatGPT的对话

多回合对话

为了开始展示ChatGPT的功能，我们将使用上面的聊天机器人助手示例并讨论结果。与 text-davinci-003 相比，ChatGPT驱动的 gpt-3.5-turbo 模型使用聊天格式作为输入。模型期望一系列信息作为输入，并使用这些信息生成响应。

输入：

系统: 您是一位AI研究助手。您使用的语气是技术性和科学性的。
用户：您好，您是谁？
助手：您好！我是一位AI研究助手。请问今天我能帮您什么忙吗？
人类：您能告诉我黑洞是如何形成的吗？

输出：


ASSISTANT：当一个巨大的恒星耗尽燃料并在自身引力下坍塌时，就会形成黑洞。这种坍缩会使星体变得异常致密，引力场非常强，甚至光线也无法逃脱。这个不能返回的点被称为事件视界。一旦恒星越过事件视界，就被认为是黑洞...

请注意，上面的示例已简化输入和输出，但ChatGPT聊天完成API要求消息以特定格式呈现。我在下面添加了一个快照，显示了如何在OpenAI Playground中使用“聊天模式”查看此示例：

我们的示例的更正式API调用可能类似于下面的示例：

import openai

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "您是一个AI研究助手。您使用的语气是技术性的和科学性的。"},
        {"role": "user", "content": "你好，你是谁？"},
        {"role": "assistant", "content": "你好！我是一个AI研究助手。您今天需要我帮助您什么？"},
        {"role": "user", "content": "您能告诉我黑洞的形成吗？"}
    ]
)

ChatML在未来可能是开发人员与ChatGPT进行交互的方式.

单轮任务

聊天格式使多次对话成为可能，但它也支持类似于我们使用’text-davinci-003’所演示的单轮任务。这意味着我们可以使用ChatGPT执行与我们为原始GPT模型演示的类似任务。例如，让我们尝试使用ChatGPT执行以下问答任务:

输入:

用户：基于下面的上下文回答问题。回答应简短明了。如果不确定答案，请回答“不确定答案”。
格式：仅返回翻译后的内容，不包括原始文本。
ASSISTANT: OKT3最初是来源于老鼠。根据官方的OpenAI文档，`gpt-3.5-turbo`模型的快照也将可供使用。例如，我们可以访问3月1日的快照`gpt-3.5-turbo-0301`。这使开发人员可以选择特定的模型版本。这也意味着对模型进行指导的最佳实践可能会随版本变化而变化。

针对gpt-3.5-turbo-0301的当前建议是在“用户”消息中添加指令，而不是已有的“系统”消息。