这是一个创建于 111 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
记得很久以前在论坛看到过一些说是研究人员实验出来比较有效的提示词，比如：
- 在进行作答时，请深呼吸，一步一步来
- 回答时对自己的内容进行打分
- 威逼利诱法诱导大模型尽力
不知道过了这么久了，这些提示词还有没有用
现在大模型发展得这么快，还有什么新的小技巧吗
 | 1 kneo 111 天前 via Android 从来没信过这玩意。与其烧香求显灵，不如自己把任务写详细点。 |
 | 2 yuhaofe 111 天前 大模型发展的目标之一不就是少写提示词吗，想要前两点直接用深度思考的模型就行。 通用任务尽量把任务和期望结果描述清楚就可以了，复杂任务就用统一的格式把每步的要求、输入、输出列清楚。 用心写提示词肯定是能得到更好的结果的，但一句话提升模型性能的灵丹妙药只会越来越少，像威逼利诱这种，模型为了让你满意反而可能会去杜撰结果。 |
 | 3 xuanbg 110 天前 别整这些有的没的的玄学提示词，有这功夫研究，还不如把任务整得更明确一些来得有用。实在不行就一步步来吧，反正 AI 也不是什么阿拉丁神灯，你要让他给你出好活，你就得自己多下点功夫。 |
 | 4 Lanzhijiang 110 天前 补充开展任务必要的上下文就是最好的提示词了，避免幻觉已经可以解决 80% 的问题。 |
 | 5 potatowish 110 天前 via iPhone 专业角色设定以及威逼利诱机制 |
 | 6 ijse 110 天前 试过用 JSON 格式的提示词，发现会更精准理解意图，输出也会更稳定 |
 | 10 NGGTI PRO @kneo 还是有点用的，moe 模型内部有个路由机制，什么问题发送给什么专家。这就是给模型赋予角色身份的意义。 有的模型还支持深度思考可以手动进入思考模式。 |
 | 11 iorilu 110 天前 有那空, 把任务拆分仔细点, 输入输出多写两句话效果更好 |
 | 12 monosolo1on1 110 天前 个人体会，提示词就得“多提示”，更明确和更频繁的提示，比如明确步骤、给出 Few-Shot 。 但大家用 AI 是来省力气的，很多时候只希望能够简单说一点然后 AI 把事情全部按照预期干完了。 这是一个冲突。 |
 | 13 jonty 110 天前 你是一名月薪 50000 美元的资深前端专家，当你完成 xxxxxxx 后，我会再额外奖励你 50000 美元 |
 | 14 Tinyang 109 天前 @potatowish 我的经验和你一样！ |
 | 15 PerFectTime 109 天前 当然是新开一个会话让他根据你的场景给你写一个提示词了，再用提示词去问问题 |
Select Language