文章目录
- 1 前言
- 2 Awesome ChatGPT Prompts
- 2.1 文本提示词
- 2.2 提示词汇总
- 2.3 绘画提示词
- 3 PromptBase
- 4 Prompt-Engineering-Guide
- 5 讨论
1 前言
明确一个概念，ChatGPT是一种大型的自然语言处理模型，它基于深度神经网络和语言模型技术，可以通过对已有的海量文本数据进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。ChatGPT可以用于各种任务，如文本生成、对话生成、情感分析、语言翻译等。
相比于之前写过一篇关于AutoGPT：https://blog.csdn.net/weixin_48093827/article/details/130200361?spm=1001.2014.3001.5502，里面有提及到ChatGPT更像是一种需要引导的人工智能，即像一只偷懒的小乌龟，戳一戳才会走一走。但具体要拿什么戳，怎么戳，戳多大力都是有讲究的，因此引入一个关键的概念——Prompt提示器
Prompt是指给机器学习模型提供的一个问题或任务描述，用于指导模型学习和生成相应的结果。在自然语言处理领域，Prompt可以是一个句子或一段话，包含了问题或任务的信息，通过Prompt，模型可以根据输入的内容和任务要求，生成相应的回答或文本。
所以有个很有趣的现象：ChatGPT刚出来的时候，评价是两边倒的，赞的人觉得很好，用着方便，解决了很多浅层且耗时的任务；骂的人觉得很人工智障，《逍遥游》都不会背，而且问一些很简单的问题都会答错，特别是针对于不懂的小白还没办法判断答案对错。确实会有这种情况，
出现这种情况其实也不难想到，可以把ChatGPT理解为一个懂得很多的
百科全书，且人人都能训练它，因此得学会怎么去翻这本百科全书，并非揣着问题随便翻了一页然后说他答非所问
2 Awesome ChatGPT Prompts
这是笔者查阅过认为最全的提示词开源项目了
Github：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
2.1 文本提示词
作者在自己网站上写的一本电子书《ChatGPT 提示的艺术：制作清晰有效提示的指南》
- 使用现有归纳好的提示词
- 了解和训练适合自己的ChatGPT提示词
里面涉及到关于提高ChatGPT使用效率的几点：
- 训练，训练，再训练！您使用 ChatGPT 并尝试不同提示的次数越多，您就越擅长制作有效的提示。
- 寻求他人的反馈。请朋友或同事查看您的提示并提供建设性的批评。这可以帮助您确定需要改进的领域并完善您的技能。
- 向他人学习。在线查找成功的 ChatGPT 提示示例，或向其他 ChatGPT 用户寻求建议和提示。您还可以加入专门针对 ChatGPT 的在线社区或论坛，向他人学习并分享您自己的经验。
- 尝试不同的风格和方法。不要害怕尝试新事物，看看什么最适合你。您可能会发现某些技巧或方法对于某些类型的对话更有效。
- 随时了解 ChatGPT 和人工智能的最新发展。随着技术的不断发展，ChatGPT 的功能也将不断发展。通过随时了解最新进展，您可以确保对 ChatGPT 提示使用最佳技术和方法。
2.2 提示词汇总
这个是在github的开源项目里作者提供的一个总表，现在共有164种使用场景，地址：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/blob/main/prompts.csv
- linux终端
- 职位面试官
- 旅行指南
- 抄袭检查器
- 广告商
- UI开发人员
- 网络安全专家
- 网页设计顾问
- 财务分析师
- 统计员
- 审稿人
- ～～～
2.3 绘画提示词
这个的话更偏向于AI绘图，就那个火了很久的Midjourney，其中也会涉及到很多命令和关键词，后续会出一篇作分享
3 PromptBase
Prompt 提示词网站：https://promptbase.com/
这里top的还是有很多类别的：
- 常规的AI提示（全部）
- Midjourney提示（绘画）
- ChatGPT提示（文本对话）
- DALL-E提示（绘画）
- Stable Diffusion提示（绘画）
第二和第四第五个都是目前主流的AI文字生成绘画，但是各有不同。凭个人观点Stable Diffusion是开源且免费，可以本地部署，SD提示词百无禁忌因此很多人跑的图实则开放；Midjourney是一个商业化产品，因此要付费使用，月付费有10美刀/30美刀/60美刀的价位；DALL·E 2是OpenAI开发的，基于GPT-3，需要API，优点就是高分辨率和真实性。更详细的原理区别可以参考这篇文章，总结的很到位：https://zhuanlan.zhihu.com/p/589223078
4 Prompt-Engineering-Guide
Github地址：https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
这里有归纳了提示工程的介绍，原理，应用和模型等
每一part都有对应的jupyter用md记录着：
5 讨论
回归正题，这类作为引导型的AI提示工程提示词很重要很重要！其整个数据库，整个训练集其实并不差，关键是如何快狠准得拿到自己想要的信息，因此还需花费着时间琢磨下。
