提示词（Prompts）在自然语言处理（NLP）和人工智能领域，尤其是在与大型语言模型（如GPT-3）交互时，扮演着重要的角色。一个良好的提示词结构可以帮助模型更准确地理解用户的意图并提供更相关的输出。以下是一些常见的提示词结构：

1. 任务指示（Instruction）

  • 描述任务：“请总结以下段落。”
  • 指定输出格式：“用三个词描述这张图片。”

2. 上下文提供（Context）

  • 提供背景信息：“在20世纪初期，许多艺术家开始尝试…”
  • 引用具体来源：“根据最新的科学报告，全球变暖的速度正在加快。”

3. 完成部分（Completion）

  • 提供部分内容：“太阳从东方升起，一切都充满了…”
  • 要求补全句子：“如果你是我，你会怎么做？”

4. 问答格式（Q&A）

  • 直接提问：“什么是量子计算？”
  • 多选题：“以下哪个是可再生能源？A. 煤炭 B. 太阳能 C. 石油”

5. 指令与示例（Instruction with Example）

  • 给出指令和示例：“请用比喻句描述时间。例如，‘时间就像一条永不停歇的河流。’”
  • 说明期望风格：“请用正式的语言撰写一封商务信函，如下例所示…”

6. 参数指定（Parameter Specification）

  • 指定参数：“生成一段包含至少三个科学术语的科普文章。”
  • 限定范围：“讨论的主题仅限于现代艺术。”

7. 多任务组合（Multi-Task Combination）

  • 组合多个任务：“请总结以下段落，并在总结中使用至少两个同义词替换原文中的词汇。”

8. 交互式提示（Interactive Prompt）

  • 引导对话：“你认为人工智能的未来会是怎样的？请给出三个理由支持你的观点。”
  • 分步骤指示：“首先，告诉我你对这个话题的了解。接下来，让我们讨论可能的解决方案。”

9. 情感或风格指示（Emotion or Style Indication）

  • 指定情感：“用兴奋的语气描述一次旅行经历。”
  • 指定风格：“用古典文学的风格重写这个现代故事。”

10. 限制条件（Constraints）

  • 限制字数：“用不超过50个字总结这篇文章。”
  • 避免特定内容：“在讨论中不要提及任何具体的产品名称。”

在设计提示词时，重要的是要确保它们清晰、具体，并且与模型的训练目标和能力相匹配。通过精心设计的提示词，可以更有效地引导模型生成期望的输出。