ChatGPT 火爆出圈了，有些人惊叹于它的能力，当然也有部分人觉得也就那样。这就不得不提 Prompt 了，据说【相关文献1】，ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt，“看来 Propmt 也成一个技术活儿了”。

当我这么想的时候，没想到国外居然已经有了成熟的售卖 Prompt 的网站[1]，这玩意儿居然成了 NFT（Non-Fungible Token）。

在DataWhale团队群里一次讨论 ChatGPT 时，有原话如下：

NLP真的考虑要转行了ChatGPT已经抹平了任务、行业、语言以后也不用分那么多task榜单了，不用管行业强大的一批，LM as SAAS 将统治一切

LM as SAAS，其实应该是 LMAS——Language Model as Service。

业内大家也是差不多的想法，尤其是张俊林博士的观点个人比较认同——NLP 工程师的确不容乐观。这里不是说这个职业的职责不容乐观，而是说整个行业可能会受到冲击。

有点跑偏了，说回 Prompt，春节时就想用 ChatGPT 生成一些祝福语，突然发现自己掌握的 Prompt 出来的效果不太好了。Google 了一下结果就发现了 The Art of ChatGPT Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective Prompts[2] 这本电子书，再一搜，发现这个领域居然已经发展到如斯境地。本着学习的心态，阅读整理了一些 Prompt 工程的资料（见《文献和参考——核心文献》），是有此文。本文主要介绍关于 ChatGPT Prompt 的方法，我会结合这些资料加上自己的理解写出来，同时会在中文环境下做相关试验。

背景简介

首先，我们不妨自己先想一想，会怎么写 Prompt。随便一想就一大堆：

• 简单日常对话。比如询问对方姓名，是否开心等等。

• 常识问答。比如问今天是周几，冬天如何取暖等等。

• 知识问答。比如热力学第二定律是什么，设计模式中的策略模式适用于哪些场景等等。

• 文本改写。比如给出一段话，让它改简单一些，或换个风格，同时给出要的风格是什么样子的。

• 所有的 NLP 任务，包括：文本分类、实体标注、信息抽取、翻译、生成、摘要、阅读理解、推理、问答、纠错、关键词提取、相似度计算等等。具体做法就是给出文本，然后告诉你要做什么任务就行，甚至可以指定输出格式。

这里面大部分内容 ChatGPT 都可以完成的相当不错，至少读起来非常通顺流畅，具有逻辑性。当然，我们不排除其中有一些问题，尤其是知识类的（有时候真的是一本正经的在乱说），关于这方面可以阅读【相关文献2】和【3】。

Prompt 其实在 NLP 领域是一个比较成熟的东西，比如那篇 2021 年的综述[3]，再比如 Google 的 FLAN[4] 里面也提到了 T5、GPT3 和 FLAN Prompt 的区别，还有这篇多任务 Prompt[5] 提供了大量的 Prompt 示例（这篇 Paper 161 页，Prompt 就有 133 页）。那怎么到了 ChatGPT 这里 Prompt 一下就有如此地位呢？我觉得主要有两个原因：

• ChatGPT 强大的 In-Context 学习能力。在 GPT3[6] 中提到，上下文长度为 2048，也就是说，Prompt 也可以这么长。而且 GPT3 本来就是生成模型，生成的内容和前面给出的提示是直接关联的。

• ChatGPT 在训练时用了 Prompt（InstructGPT【相关文献4】和【5】），也就是说相比其他模型，它本身就在 Prompt 上下了不少功夫。他用的这个 Prompt 其实是 Instruct，用来引导和激发模型的 In-Context 能力。

因此，从设计的角度来看，要想发挥 ChatGPT 的最大能力，不仅仅要靠它的 In-Context 能力，Prompt 也应该仔细设计，或者说尽量贴近训练时的样子。换句话说，它是遇强则强，遇弱则弱，遇傻逼则傻逼。。。

Prompt设计

ChatGPT 有不少特点，比如：跨语言、同时服务多人（伸缩性）、个性化（利用历史记录）等。但最值得一提的是定制化，也就是可以定制语气、风格、类型等，这个也可以包含在你的 Prompt 里。

Prompt原则

首先要说的是设计原则，主要包含以下几个：

• 清晰，切忌复杂或歧义，如果有术语，应定义清楚。

• 具体，描述语言应尽量具体，不要抽象活模棱两可。

• 聚焦，问题避免太泛或开放。

• 简洁，避免不必要的描述。

• 相关，主要指主题相关，而且是整个对话期间，不要东一瓢西一瓤。

举几个【核心文献1】中的例子（换成了中文）：

讯享网# 有效 Prompt 你能总结一下《锻炼的好处》一文的要点吗？ # 聚焦、相关 巴黎最好的素食餐厅有哪些？ # 具体、相关 # 无效 Prompt 你能告诉我关于这个世界的什么？ # 宽泛、开放 你能帮我做作业吗？ # 开放 你好 # 无目的、不聚焦

当然，这几个例子是站在「你要获得有效信息」的基础上说的。也就是说，这些原则是针对你想要通过 ChatGPT 获取到有用信息或完成特定任务。抛开这个前提，一些开放、宽泛的问题也无可厚非。一方面，可以了解模型在这类问题上的能力；另一方面，ChatGPT 本身并没有规定你必须问什么不问什么，这种问题也是一种信息。

事实上，ChatGPT（或者说，一个有追求的机器人）也是希望我们把它当做合作伙伴（助理）、导师（教育）、朋友（聊天、情感）、百科全书（信息获取）。我们甚至可以想象，以后一定会出现类似科幻电影《人工智能》中那个万事通博士（电影 1 分 26 秒），或者科幻小说《The IWM 1000》中的那个 IWM 1000 仪器（虽然这个，额，有点悲观色彩，但那是另一个话题了）。噢，我还问了 ChatGPT 大卫的问题，我认为他回答的不错，感兴趣的可以看后面《附录一》。

Prompt步骤

讯享网

一般包括以下步骤【核心文献1】。

对话前：

• 明确目的并始终聚焦目的。

• 使用清晰、具体、相关的语言简洁地描述你的目的。

• 避免使用开放式或过于宽泛的 Prompt。

• 查看和修改 Prompt。

对话中：

• 鼓励 ChatGPT 扩展内容。

• 注意对话中的语气和语言。

• 注意对话的方向，适时做出调整。

• 必要时可以使用「角色扮演」（如「假设你是XXX」）帮助 ChatGPT 理解它的角色。

对话后：

• 回顾整通对话，检查是否有违反原则或失误的地方。

• 注意不同 Prompt 下 ChatGPT 的反馈，了解其能力和局限。

• 梳理 Prompt 并在必要时重新测试。

• 如果问题没有得到解决，尝试使用更多不同种类的 Prompt 进行测试。

再举个【核心文献1】中的例子，依然换成中文：

我希望你充当 JavaScript console。 我将键入命令，您将回复 JavaScript console 应显示的内容。 我希望你只回复一个唯一代码块中的终端输出，没有别的。 不要写注释。除非我指示你这样做，否则不要键入命令。 当我需要用英语告诉你一些事情时，我会通过将文本放在大括号内{像这样}来做到这一点。 我的第一个命令是 console.log（“Hello World”）;

来看看这个例子：

• “我希望你充当 JavaScript console。”这句话使用了「充当XX」这样的 Prompt 告诉 ChatGPT 的角色。

• “我将键入命令，您将回复 JavaScript console 应显示的内容。”这句话解释了用户的角色，以及 ChatGPT 响应用户命令时的角色。

• “我希望你只回复一个唯一代码块中的终端输出，没有别的。”这句话为 ChatGPT 提供了进一步的说明，指定它应该只在一个唯一的代码块内使用终端输出进行回复，并且在其回复中不包含任何其他内容或解释。

• “不要写注释。”这句话是对上一句指令的重复，强调 ChatGPT 不应在其响应中写任何注释。

• “除非我指示你这样做，否则不要输入命令。”这句话为 ChatGPT 提供了进一步的说明，指定它不应键入任何命令，除非用户指示这样做。

• “当我需要用英语告诉你一些事情时，我会通过将文本放在大括号内{像这样}来做到这一点。”这句话通过将文本括在大括号中，为用户提供了如何用英语与 ChatGPT 进行交流的说明。

• “我的第一个命令是 console.log("Hello World");”这句话提供了提示符的第一个命令，因此 ChatGPT 将首先运行。

简单的执行效果如下：