作者:京东 何雨航

上个时代要学会提问,这个时代要学会提示。”

引言

当你在写提数代码时,小张已经完成了数据分析;当你正在整理材料时,小王却在和对象逛环球影城;述职时,你发现小郑的汇报有了质的飞跃,但是他明明最近 8 点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几,为何他们突然开了挂,难道是在家偷偷卷?原因其实很简单,只因 AI 时代到了,你需要【学会提示】。

一、什么是提示

目前最热门的 AI 产品莫过于 ChatGPT。提示(prompt)是在与 ChatGPT 等 AI 产品交流时,向其提供的关键词或者描述,以引导其理解需求或问题,并给出相关的回答或建议。

在诸多中文译法中,“提示” 更体现出人与 AI 的平等关系。这种翻译也带有一种人是 AI 的引导者、启蒙者的意味,通过不断地 “提示”,最终激发 AI 的心智。再加上词义简单易懂等综合因素,使得 “提示” 成为了主流译法。

二、为什么提示技巧很重要

提示是有成本的,包括了你的时间成本和实际的金钱成本。如以接口方式应用 chatGPT,调用以 token(可近似理解为单词)计价,以 GPT4-API 为例,当前的收费模式为:

提示:$0.03/1K-token,回答:$0.06/1K-token。

即每次接口调用的成本约为 1 元。昂贵费用的背后,是 OpenAI 公司采购的上万张用于运算的顶级显卡。既然成本无法忽视,那么 ROI(投资回报率)的重要性就不言而喻了。

如果说 ChatGPT 是 AI 时代重要的生产力 “伙伴”,那么提示技巧无疑是提升 ROI 的关键所在:用 10 个提示才能问到点上,与用 1 个精准提示解决问题,ROI 差距岂止 10 倍。不断提升提示技巧,就像上个时代高效应用 EXCEL 和 PPT 一样,能有效地提高我们的工作效率。

三、ChatGPT 原理简介

为了让这位 AI“伙伴” 更好地帮助我们,我们需要了解它的原理,从而更好地 “学会提示”。ChatGPT 看似神奇,但它其实就像一个超级聪明的 “文字接龙”高手。虽然它可以理解人类的语言,但与人类的思维方式有所不同。

ChatGPT 的 “聪明” 可以简化为以下 4 个步骤:

  1. 把你的【提示】分解成一个个词汇或片段(称为 token)。
  2. 对这些 token 进行分析,找出其中的关键信息,传给一个庞大的预先训练好的模型。
  3. 这个模型会预测在给定的【提示】后,最可能出现的下一个词汇或片段。
  4. 将预测出的词汇或片段添加到【输入提示】中,继续进行预测,直到生成一个完整的回答。

通过以上步骤,ChatGPT 能够根据你的提示生成有意义、相关的回答。

所以,在给 ChatGPT 发送提示后,它会根据概率逐个词汇生成回答。每次回答可能略有不同,因为生成过程本质上是个概率问题。那么,ChatGPT 如何确定哪个词汇的概率最高?也是通过学习得来的,ChatGPT 的学习过程主要包括以下三个阶段:

  1. 预训练(自监督学习):ChatGPT 通过学习互联网上的海量数据,掌握各种上下文之间的关联,建立一个庞大的知识库。
  2. 监督学习:在这个阶段,人类专家参与引导,帮助 ChatGPT 在众多可能的生成方式中,挑选出符合人类喜好和期望的答案。
  3. 强化学习:在这个阶段,ChatGPT 根据用户反馈对输出质量进行评估和调整。通过用户的实际使用情况,持续优化和改进回答质量。

四、ChatGPT 的优势与局限性

在了解了 ChatGPT 的原理之后,我们可以更清楚地认识到它的优势和局限性。

优势:

1.博学无垠

ChatGPT 汲取了整个互联网的知识,具备极为广泛的知识覆盖范围。因此,在回答常识性问题时,它能够提供准确的解答。

2.归纳总结与文本生成能力

基于海量的互联网文章学习,ChatGPT 能够很好地提炼文章的关键点,并有逻辑地扩展文本内容。也就是人们常说的由多到少与由少到多的能力。

3.学习能力:

经过训练,ChatGPT 可以理解新的流程并按照习得的流程处理问题。

4.万物互联:

Chatgpt 可以基于自身的认知,将本身模型与其他功能/领域专家联动,实现更强大和灵活的 AI 系统,应对各种任务。未来,它就会像大脑一样,收集多元信息作出判断,调动各领域 AI 模型分工完成任务,串联多个 APP 实现功能。

局限性:

1.可能会编造内容。(幻觉现象)

因为其回答的本质是概率,一旦一个词回答错了,后面的回答就全错了。也就是大家频繁吐槽 GPT3.5 的胡说八道问题。

2.非联网模型。

ChatGPT 的知识来源于离线模型,因此不能直接提供实时的行业趋势信息。不过,可以通过寻找权威的行业报告,并借助 ChatDoc 等工具让 ChatGPT 帮助提炼关键信息。或使用插件实现联网的信息查询。

3.难以解决特定领域的复杂问题

ChatGPT 在通用知识方面训练得较多。因此,面对特定专业领域非标准化问题时,ChatGPT 提供的解决方案的参考价值较低。

在了解了 ChatGPT 的优势与局限性之后,我们可以更有针对性地利用它来解决实际问题。在下一部分,我们将探讨如何通过有效的提示技巧,充分发挥 ChatGPT 的潜能。第五章的技巧均为我实际验证有效的,可以放心使用。

五、提示技巧

基础篇

1.表达清晰

清晰的提示是获得高质量回答的基础。在这里,我将与大家分享一种常用的结构。掌握这个结构后,就拥有了一个私人参谋,能够为你在生活和工作中遇到的困难问题提供建设性的思路。当然,并非所有提示都需要包含以下全部信息,这取决于你对答案的详细程度的要求。

背景中,可以包含以下信息:

  1. 角色 (WHO)——包括你的角色以及相关的角色。
  2. 地点 (WHERE)——如果希望得到针对性的解决方案,建议至少说明地点在中国,否则可能得到适用于美国的方案。
  3. 事件 (WHAT)——具体发生的事情。
  4. 时间 (WHEN)——事件发生的时间。

实际上,这些内容就是 5W 法则中去掉"WHY"的其他部分。

在描述清楚背景之后,需要明确 “目标”,即希望从 ChatGPT 的回答中获得什么信息。

在特定背景下实现某个目标时,现实生活中通常会有一些约束条件,如时间、金钱和人力等。

最后,需要对达成目标的期望回答进行要求,这是对 ChatGPT 回答形式的规范,例如:

  1. 要求 “如不知道,请回复不知道,不要编造”。这个要求可以有效减少其 “幻觉” 现象。
  2. 要求按照某种格式回复。
  3. 要求给出多种解决方案。
  4. 要求给出解决方案及原因。
  5. 要求回复的字数等。

举例来说,如果我想学习维修技术,下方的提示 2提示 1的结果质量好很多。大家可以实际操作看看。

提示词 1:

如何学维修

提示词 2:

我是一名电工(角色),工作时长两年半(时间),最近发现自己的工作能力陷入瓶颈(事件),我应该如何在 3 个月内提升自己的实力(约束)。我在北京市(地点)。请基于以上背景信息,请给出我五种操作性强的提升维修能力的方法(期望回答)。

2.追问技巧

由于 ChatGPT 擅长框架性回答问题,用户需要自行识别答案中的关键信息。在发现有用的信息后,可以通过追问技巧持续挖掘。

提示:

我是一名 24 届应届毕业生,应当如何准备找互联网方向的工作,距离秋招还有 3 个月。我在中国。

追问提示:

应当如何提升自己获取行业资讯的能力?

继续追问:

应当如何提升获取行业新闻和咨询的筛选能力?

继续追问:

有没有详细的信息整理的技巧?

通过逐层追问,可以抽丝剥茧,直至找到具有参考价值的具体行动方案。

需要注意,像人一样,ChatGPT 有时会忘记你曾经告诉过它的部分信息。因此,在实际应用中,追问建议带上初始问题的关键信息,以防止关键背景或约束丢失。

如果它的回答出现错误,你也可以在追问中指出错误并要求给出正确的回答。

进阶篇

掌握了基础篇的能力,对于日常工作已经可以起到很大的帮助了。进阶篇可以帮助大家处理更复杂的问题。

1.示例法

示例法是一种描述【期望回答】的方法。当您希望 ChatGPT 以某种风格输出结果时,可以向其提供一个示例,它会参考示例进行输出。例如,提供一份示例周报,ChatGPT 将生成与示例风格、格式都一致的周报。

2.为 ChatGPT 指定角色

这是一种有趣的拟人化用法,在网上的各种提示宝典中经常出现。如果不指定角色,ChatGPT 的回答通常是中性的分条输出。让其扮演某个角色,可以获得更口语化的回答,但这并不会本质上提高回答内容的质量。以下是两种问法,大家可以自行尝试:

提示案例 1:

为一台笔记本电脑撰写产品评论

提示案例 2:

你是一名技术专家,请撰写一篇客观而且信息丰富的产品评论,强调新笔记本电脑的强大特点。

3.思维链(CoT)- 处理多步问题。

当需要 ChatGPT 完成多步操作或严密逻辑推理的问题时,思维链是一种极为有效的技术。它可以增强上下文之间的联系,帮助 ChatGPT 更好地理解上下文之间的依赖关系。

提示案例 1:

  1. 评估团队现状:请介绍如何识别和分析团队在协作方面存在的问题,例如沟通不畅、缺乏明确的目标或责任不清晰。
  2. 设定明确的团队目标和角色:在评估了团队现状之后,请提供一些建议,如何设定明确的团队目标并为每个成员分配明确的角色和责任。
  3. 建立高效的团队沟通与协作:在设定了目标和角色之后,请分享一些策略和工具,以提高团队成员之间的沟通效果,加强协作,从而解决之前识别出的团队协作问题。

在处理复杂推理时,阐释推理逻辑,对 ChatGPT 正确推理非常重要,能够帮助他做到举一反三,否则就可能推理失败。

提示案例 2:

哪种方法是更快的回家方式?选项 1:乘坐 10 分钟的公共汽车,然后 40 分钟的公共汽车,最后 10 分钟的火车。选项 2:乘坐 90 分钟的火车,然后骑行 45 分钟,最后 10 分钟的公共汽车。

选项 1 需要 60 分钟,即 10+40+10 = 60 分钟。选项 2 需要 145 分钟,即 90+45+10=145 分钟。由于选项 1 需要 60 分钟,选项 2 需要 145 分钟,因此选项 1 更快。(阐释问题 1 的推理逻辑的部分,要求其解答问题 2)

哪种方法是更快的上班方式?选项 1:乘坐 1000 分钟的公共汽车,然后半小时的火车,最后 10 分钟的自行车骑行。选项 2:乘坐 800 分钟的公共汽车,然后 1 小时的火车,最后 30 分钟的自行车骑行。

简言之,对人来说比较容易理解的多步推理,对 ChatGPT 来说有些困难,使用思维链技术可以降低 ChatGPT 的理解成本,从而提升输出的质量。

一些其他类型的应用案例

1.润色文章

ChatGPT 擅长润色文章。你可以将自己的文章发给它并要求润色,以消除错别字和优化文案。

然而,ChatGPT 仅适用于初步润色,因为它的润色能力只能确保下限。譬如本文,我在交给 ChatGPT 润色后,至少又改了 3 遍。文章的内核是作者的思想,使用 ChatGPT 辅助写作,作者可以将更多精力投入到构思中。

2.总结文章

由于 ChatGPT 非常擅长总结文章要点,你可以将文章发送给它并要求提炼文中的主要论点和论据。输出质量通常很高。目前已经出现了一些利用 ChatGPT 能力分析文章的产品。比较推荐的相关产品是 ChatDOC,预计国内类似产品将在不久后迅速涌现。以前叫 PDF 阅读器的产品,可能很快都要升级为 PDF 分析器

3.EXCEL 应用

Excel 公式学习不存在了。只需要描述想要对 EXCEL 中数据进行的分析维度,ChatGPT 会在简单场景下提供公式,而在复杂场景下告知您每一步应如何操作。因此,可以做到在没有任何数据泄露风险的前提下,颠覆了已有的 Excel 使用流程。

提示案例 1:

使用透视表对产品销售进行汇总:假设在一个数据表中,A 列包含产品名称,B 列包含销售日期,C 列包含销售额。请指导如何创建一个透视表,以展示每个产品的累计销售额。

提示案例 2:

图表中 “列” 代表每天销量,“行” 代表省区,现在需要迷你图,应该如何操作,以展示出各个省区每天的销量曲线。

4.提数

同样的,ChatGPT 也精通提数语句,准确的描述想要提数和链表的方式,就可以输出代码。如果公式没有跑通,还可以咨询错误的原因,chatGPT 还可以根据提供的错误原因修改语句。

提示案例:

计算每个产品类别的月度销售额:有两个表格,一个名为 sales(包含销售记录),另一个名为 products(包含产品信息)。sales 表中有 sale_id(销售 ID)、product_id(产品 ID)、sale_date(销售日期)和 sale_amount(销售额)列。products 表中有 product_id(产品 ID)、product_name(产品名称)和 product_category(产品类别)列。请给出一个 SQL 语句,按产品类别和月份汇总销售额。

六、如何在工作中高效运用 “提示”

现在我们已经知道了 ChatGPT 在多场景应用技巧,那么如何将其运用于日常工作以提高效率呢?

从宏观上看,主要分为两个阶段:

①基于工作流程的 AI 提效。

②基于 AI 的流程优化。第 2 个阶段需要以第 1 个阶段为基石。

第一个阶段已经可以有效的帮助大家提升工作效率,建议采用如下方法进行实际操作:

1.确定工作场景:

使用 WBS 工作分解技术技术,对自己的工作内容进行分解。

2.梳理工作流程:

基于分解后的子模块,梳理出 SOP。

3.确定问题类型:

定义 SOP 中各个环节的主要问题。判断主要解决问题的重复劳动占比。理论上,只要是依靠电脑的重复劳动,ChatGPT 都能提效

4.沉淀提示模板:

不断积累针对某类特定问题的提示模板。后续再解决同类问题时,替换关键词即可。

七、总结

总的来看,ChatGPT 具备很好的解决重复性、规律性问题的能力。它解放了人们在电脑上进行重复劳动的生产力,使得人们可以将更多精力投入到发挥 “主观能动性” 的工作中,譬如面对复杂业务场景的分析和拆解。人类最为宝贵的 “思想”,变得更值钱了。

八、一点随想

上周末参加微软 CTO 韦青先生的分享,他也在不断学习人工智能的最新知识。然而,他表示如果授课者声称已经掌握了 ChatGPT 的应用,他将不会参加这样的课程,因为他认为目前还没有人能够完全理解这一技术的潜在价值。

我对此深感认同。我所分享的内容仅仅是我对 ChatGPT 的一些初步理解,如果能对大家有一些启发,那是我的万幸。我只希望能与大家一起不断学习、持续进步,共同迎接 AI 新时代的到来。


↙↙↙阅读原文可查看相关链接,并与作者交流