解鎖 AI 潛力:掌握Prompt Engineering技巧

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人工智慧(Artificial Intelligence)正迅速地改變著我們的生活,而大型語言模型就是人工智慧不可或缺的一部分。LLM 擁有強大的語言處理能力,可以理解和生成各種文字內容,例如撰寫文章、語言翻譯、創作歌曲等等。然而,要讓大語言模型發揮真正的潛力,關鍵在於 Prompt Engineering。

什麼是Prompt Engineering?

提示工程 (Prompt Engineering) 就像是一把魔法棒,它能引導大型語言模型理解你的需求,並生成你想要的結果。假設,你想要請朋友推薦一家餐廳,你可能會說:「我想吃點好吃的,最好是素食。」 你的描述越清楚,朋友就越能推薦符合你需求的餐廳。同樣,在與模型交談時,你也要提供清晰明確的指示,才能讓它理解你的意圖,並生成更有用的內容。

大型語言模型的原理

大型語言模型 (Large Language Model) 就像一個博學多聞的語言大師,擁有海量的知識。它透過學習大量的資料,例如書籍、文章、網站等,理解語言之間的關聯性和模式。舉例來說,如果 LLM 學習了「下雨後街道會變得潮濕」這個句子,它就能推斷出「雨」和「潮濕」之間的關係。當你向 LLM 提出一個問題或請求時,它會根據已學習的語言模式,預測下一個最有可能出現的詞彙,並逐字逐句的生成答案。想像一下,你給 LLM 一個不完整的句子:「下雨後街道會變得」,它會根據學習到的知識,推斷出「潮濕」這個詞彙的機率最高,因此完成句子為「下雨後街道會變得潮濕」。LLM 就如同一個語言預測器,透過分析詞彙之間的關聯性,生成符合邏輯和語法的回應。

LLM 的限制

儘管 LLM 擁有驚人的語言處理能力,但它並非完美無缺。LLM 的訓練資料可能存在偏差,導致其輸出結果也可能帶有偏見。例如,如果 LLM 的訓練資料中包含大量將特定職業與特定性別連結的資訊,它可能會傾向於生成符合這種刻板印象的文字。此外,LLM 也可能產生「幻覺(Hallucination)」,也就是說,它可能會生成不符合事實的資訊。這是因為 LLM 在預測文字時,可能會受到訓練資料中的錯誤資訊影響,或是在沒有足夠資訊的情況下,憑空捏造出一些虛假內容。因此,在使用 LLM 的過程中,我們需要保持批判性思考,仔細檢視其生成的內容,確認其準確性、客觀性,以及是否符合我們的需求。

如何撰寫有效的Prompt

想要讓 LLM 產生符合你預期的結果,撰寫有效的Prompt至關重要。你需要明確傳達你的需求,讓 LLM 理解你的意圖。以下幾個技巧可以幫助你撰寫更有效的提示。

清晰明確

你的 Prompt 應該簡潔明瞭,避免使用含糊不清的詞彙。例如,你想讓 LLM 生成一篇關於「如何提升工作效率」的文章,不要只說「寫一篇關於工作的文章」,而是要更具體地說明:「寫一篇關於如何提升工作效率的文章,內容包含時間管理技巧、工作流程優化、工具使用等。」

  • 清晰語言的重要性:

    • 使用簡單易懂的語言,確保 AI 理解你的請求。

    • 除非必要,否則避免使用術語或過於複雜的詞彙。

  • 範例:

    • 無效:「告訴我關於氣候變遷的事。」

    • 有效:「解釋氣候變遷的主要原因和影響,包括近期全球氣溫趨勢數據和極端天氣事件的例子。」

提供上下文

在提示中加入相關的背景資訊,可以讓 LLM 能更好地理解你的需求。例如,你想讓 LLM 幫你寫一封郵件,就應該在提示中包含收件人、主題、以及你想傳達的訊息。

  • 提供背景資訊:

    • 提供相關上下文,幫助 AI 生成更準確、更個性化的回應。

    • 描述提示背後的狀況或背景。

  • 範例:

    • 無上下文:「再生能源有什麼好處?」

    • 有上下文:「再生能源對減少城市地區碳排放有什麼好處?」

設定格式

你還必須明確說明你希望 LLM 以什麼樣的格式輸出內容,例如表格、列表、段落等。例如,你想讓 LLM 列出五個適合公司年會的主題,你可以說:「請列出五個適合公司年會的主題,並以表列形式呈現。」

  • 組織資訊:

    • 將複雜的請求分解成更小、更容易管理的部分。

    • 使用Bullet Point、清單或編號來組織提示。

  • 範例:

    • 無結構:「描述科技對教育的影響。」

    • 有結構:「請從以下方面描述科技對教育的影響:1. 數位工具如何增進學習,2. 線上資源的重要性,3. 將科技應用在課堂上的好壞處。」

提供範例

如果你希望 LLM 按照特定的風格或格式生成內容,也可以提供幾個範例給它參考。例如,你想讓 LLM 幫你寫一些產品文案,可以先提供幾個現有的產品文案,讓 它學習你的寫作風格。

  • 說明預期:

    • 提供範例以闡明您期望獲得哪種類型的回應。

    • 使用好的和壞的範例來引導 AI。

  • 範例:

    • 無範例:「寫一篇關於機器人的短篇故事。」

    • 有範例:「寫一篇關於機器人的短篇故事。例如,一個設計用來協助老年人在家生活的機器人,以及它可能會面臨著到的問題。」

Few-Shot Prompting

Few-Shot Prompting 能透過提供範例,引導 LLM 理解你的需求。尤其是在需要特定風格、格式或模式的任務中,它能有效地提升 LLM 的表現。以下是一些 Few-Shot Prompting 的技巧:

  • 提供明確的指示:在提示中明確說明你希望 LLM 按照什麼樣的風格或格式生成內容,並提供幾個範例讓它參考。
  • 範例要一致:提供的範例應該具備一致性,例如:
    • 內容風格一致:提供幾個現有的產品文案,讓 LLM 學習你的寫作風格。
    • 格式一致:提供幾個使用表格來呈現數據的範例。
  • 控制範例數量: 不要提供太多範例,以免限制 LLM 的創造力。一般來說,2-3 個範例就足夠了。

Prompt Engineering的迭代流程

Prompt engineering 就像是一個不斷精進的藝術,需要不斷調整和優化才能達到最佳效果。就像雕刻家不斷修整作品一樣,你也要不斷修改和調整你的Prompt。以下幾個步驟可以幫助你進行迭代式提示:

  • 初始嘗試:首先,根據你的需求撰寫一個初版,並觀察 LLM 生成的內容。
  • 評估結果:仔细分析 LLM 生成的內容,找出不足之處,例如:
    • 內容是否準確?
    • 內容是否符合你的需求?
    • 內容是否符合你預期的格式?
    • 內容是否缺乏關鍵資訊?
  • 修正提示:根據評估結果,修改你的提示,例如:
    • 添加缺失的背景資訊。
    • 更精準地描述你的需求。
    • 更改提示的措辭。
    • 提供範例供 LLM 參考。

例如,你想讓 LLM 幫你列出五個適合公司團康活動的主題,但 LLM 生成的主題過於普通,缺乏創意。你可以修改提示,加入「主題要具備趣味性和創意性」的描述,並提供一些具體的範例,例如「以電影為主題的活動」、「以運動會為主題的活動」。

透過不斷迭代和優化,你就能逐步提升Prompt的品質,讓 LLM 產生更加符合預期且有用的內容。

總結

掌握 prompt engineering 的技巧,就像掌握了一把開啟 AI 潛力的金鑰匙。它能讓你更有效利用 LLM,提升工作效率和創造力,讓你的工作更輕鬆。以下我們再次總結一下本文的主要觀點:

  • 清晰明確的提示
  • 迭代式提示能提升準確性
  • 提供範例,讓 LLM 學習你的風格
  • 驗證及評估結果

掌握 prompt engineering 的技巧,你就能更好地利用 AI,讓它成為你工作和生活的得力助手。

Lewis Ko
Lewis Ko
Hi 我是Lewis,曾任職in-house行銷人員,現職某跨國企業的SEO Specialist。熱愛學習最新的科技和知識,努力透過簡單易懂的方式,分享我學習的過程和心得。如果你/妳剛好也在學習SEO、GA、GTM、Looker Studio的道路上,希望我的內容對你有幫助!

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