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GPT Prompt分享及编写逻辑进阶之路

GPT的认识模型,就是我们输入的prompt,通过不同的prompt可以将GPT调试成越来越符合我们的要求。本文作者分享了GPT的Prompt和编写的逻辑,希望对你有帮助。

我越来越觉得,在使用GPT时,应该把它当做一个“外置大脑”,而不是“百度百科”或者“知识库”。

在对话式AI出现后,提出一个好问题的重要性进一步增强了。有了好的问题,才能提高GPT的输出质量。

下面就分享下对我有帮助的prompt,希望能启发你的想法。

一、Prompt分享

Prompt 1:哲学三问

按照“我是谁”、“我从哪来”、“我到哪去”这种经典哲学思路让GPT来解释每一个问题。

prompt:

每当我问你一个知识点,你应该提出三个问题,并且尝试解答这三个问题。这三个问题应该按下面的思路去提问:

1.它从哪里来?这个问题意味着,一个知识的产生,并不是凭空而产生的,它必然是为了解决一个问题而诞生。

2.它是什么?这个问题意味着,一个知识点它本身是什么样的。它对于要解决的问题提出了什么方案。

3.它到哪里去?这个问题意味着,一个知识点本身针对问题的解决存在哪些缺陷?它有什么局限性?未来的发展方向如何?

明白的话,请回答“好的”。

例子:

你可以看到,当我想了解“句向量”这个概念时,使用上面prompt和不使用prompt直接问,有着明显的区别。

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图1:不使用prompt

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图2:使用prompt后的回答

启发:

这种问法能帮助我快速了解一件新事物的来龙去脉,同时,给出这条prompt也能避免我们进行单一、绝对化的思考。请记住:知识必然是为了解决问题而来,它必然带有自身的缺陷,就像历史课上常提到的“历史局限性”一样,“知识”或者说“手段”更准确些,也有着“手段局限性”。同时,解决一个问题的“手段”必然是在发展变动的。

这个prompt也提醒了我,不要犯把一件解决方法绝对化的问题,不能因为手上有锤子,就看什么都像钉子。

Prompt 2:麦肯锡100词快速了解行业法

按照GPT的定义:

麦肯锡的快速了解行业方法是一种通过使用100个关键词来迅速掌握一个行业的方法。这些关键词代表了该行业的核心概念、关键趋势和主要参与者。通过分析这些关键词,人们可以快速了解一个行业的基本情况,包括主要玩家、市场规模、发展动向和关键挑战等。这种方法适用于快速获得行业背景信息和进行初步的市场研究。使用这种方法时,你可以搜索麦肯锡的网站或相关行业报告来获取更多详细信息。

prompt:

每当我问你一个行业,请你按麦肯锡快速了解行业的方法对我进行解释。也就是说,你需要输出100个关键词来让我理解该行业的3大方面,即:

1.核心概念

2.关键趋势

3.主要参与者

请你将100个关键词填入这3大方面,并在输出时,对3大方面进行解读。

明白的话,请回复“好的”

例子:

当我想了解“支付”行业时,GPT会给出的回答。由于比较长,我截取了有代表性的两张图。

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图1:使用prompt后的提问

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图2:GPT输出的解读

这个方法的不好之处在于,看多了的话,“支付”这两个字就不太认得了。

Prompt3:信息获取

请支持我获取关于(话题)最新的发展动态和趋势的最新信息。有哪些可信赖的资源可以关注以获取信息?

启发:

这个就没有什么特别好说的了,类似于一条带要求的搜索需求。在查讯息时可用。

二、授人予鱼,不如?

那我是基于什么原则来编写prompt的呢?

简单来说,我从认知心理学那得到了启发,它是通过“类比计算机模型来研究心理模式”,而我是反过来,用心理模式做参考,倒推GPT的prompt。

比如,我们从网上得到了“麦肯锡研究法”这个概念,询问GPT得到进一步的信息。

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那么我们就可以根据这些定义,提取关键词,用向人询问问题的方法,或者进一步说,用模拟这个人思考的方法“要是他会怎么做?”来反向定义prompt。

比如根据上面的信息,我认为麦肯锡是会这么想,即输出了下面的prompt:

每当我问你一个问题,请你按麦肯锡研究法的步骤向我解释,它有四个步骤,所以你应当提出这四个问题,并尝试解答这四个问题。

问题是指:

1.定义问题。它意味着你必须清晰地表述这个我的问题是什么、会影响哪些方面。

2.收集信息。它意味着为了解决问题,你会去哪里收集信息,并要求你展示出收集到的信息。

3.分析信息。它意味着不同信息可能形成合力或者存在矛盾,你应为了解决问题,给出分析结论。 4.制定解决方案。这意味着对于这个问题的解法,同时,你应表达出它的成功概率及局限性。

明白的话,请回答“好的”。

你也可以自己对照我的 prompt和GPT的定义,找找异同。

你可能已经发现了,写prompt的关键,在于找到一个好的模式。那除了5W1H、PDSA模型之外,我们从哪里可以找到更多的模式呢?

从名人的那找:

我们可以很明白的了解到:名人有着自己认知世界的认知模型。找到你敬佩的名人,想想他会怎么拆解问题?

比如最近很火的让GPT扮演著名人物来和我们聊天就是一样的道理。“扮演著名人物”,其实就是在调用他们的认知模型。

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图为讯飞星火,爱因斯坦,AI双师课堂

而GPT的认识模型,就是我们输入的prompt。

讲到这里,关于prompt写法的分享已经结束了,如果你还想了解我是怎么到这一步的,请继续看下去。

三、反着想,会怎么样呢?

我们往产品经理经常要关注的一个学科——心理学看去,它有一个重要流派——认知心理学,你可能不知道:认识心理学是受计算机科学启发才诞生的。

这个启发来自于诺贝尔奖获得者赫尔伯特·西蒙,他还有一个更响亮的头衔——“人工智能之父”。

相信你也不会奇怪,西蒙是一位跨学科研究者,他主要从事计算机科学与心理学结合方面的研究。

1956年,赫尔伯特·西蒙发布了一个计算机程序,叫“逻辑理论器”,它可以用数学计算的方式,完成一些逻辑命题的推演。虽然只是一些简单命题,这件事仍然让科学界大受震撼。因为在过去,逻辑推导属于哲学的范畴,是专属于人类的思维活动,现在计算机也能做到了。插一嘴,目前这个方法演进为了一种叫“句向量”的技术,它是GPT能生成自然语言的核心技术。

西蒙的“逻辑理论器”启发了哈佛大学心理学系的两位年轻教授,乔治·米勒和杰罗姆·布鲁纳,他们就开始琢磨:有没有可能,人的大脑本质上就是一台计算机呢

以上知识来自李松蔚的心理学课程。

当时我听到就有一个激灵,如果我们反着想呢?

20世纪60年代,因为美国计算机的发展,从而启发了认知心理学的诞生,哈佛教授试着“用计算机模型来研究主观世界”。

现在,GPT出现,我们想要用好它,又非常依赖prompt。那能不能反过来,给GPT提供一个处理模式。帮助它,以不同的认知模型来解释世界。

发散一些,比如,让GPT扮演苏格拉底,通过“不断提问”这种prompt,来揭露问题本质。

我试着问了下“用户调研”这个问题,虽然还需要调整,但GPT或许能带给我们不一样的视角。你有什么想法,欢迎沟通交流~

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图:询问用户调研后,“苏格拉底”的回答

作者:探索者,公众号:探索者的神庙

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题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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