在“大文本作为context”时，如何得到精加工、高提纯的Prompt，才能对大模型进行有效提示？
2023-11-20 阅读 80
要得到精加工、高提纯的Prompt，以有效地引导大模型生成所需的回答，可以考虑以下几个方法：
1. 确定问题的关键信息：在大文本作为context的情况下，首先需要确定问题的关键信息。仔细阅读文本，找出与问题直接相关的信息，将其提炼出来作为Prompt的一部分。这样可以帮助模型更好地理解问题的背景和要求。
2. 简化和明确问题：将问题进行简化和明确，避免模棱两可或含糊不清的表达。使用清晰的语言和具体的描述，以确保模型能够准确理解问题，并生成相应的答案。
3. 提供必要的上下文：除了问题本身，提供一些必要的上下文信息也是很重要的。这些信息可以帮助模型更好地理解问题，并生成更准确、连贯的回答。但是需要注意，过多的上下文可能会导致模型生成冗长或不相关的回答，所以需要把握好平衡。
4. 使用示例和模板：可以通过提供示例问题和期望的回答来引导模型生成更准确的回答。这些示例可以是类似的问题和相应的回答，也可以是问题的具体形式和期望的回答结构。模型可以通过学习示例和模板来生成类似的回答。
5. 迭代和调试：生成的回答可能不会一次就完全符合预期，需要进行迭代和调试。根据生成的回答，分析其中的问题和不足之处，对Prompt进行调整和优化，直到得到满意的结果。
总之，通过仔细选择关键信息、简化问题、提供必要的上下文、使用示例和模板，并进行迭代和调试，可以得到精加工、高提纯的Prompt，从而有效地引导大模型生成所需的回答。
更新于 2023年11月20日
