如何让ChatGPT输出的内容质量更好？

构建良好的提示（prompt）是一项关键技巧，它对于发挥预训练语言模型的潜力以及提高实际应用效果至关重要。适当的提示技巧可以引导模型更准确地理解任务需求，从而提高模型在特定任务上的性能。此外，这些技巧还能更好地利用模型的强大表达能力，提高任务完成的质量和效率。为了帮助大家更好地进行提示工程，以下是一些具体的建议和技巧。

不同类型的任务需要不同的引导方式，因此多样化的提示策略可以提高模型的性能。对于特定的任务，一个特定的提示方法可能非常有效，而对于其他任务则可能不太有效。为了找到最佳的提示方法，可以尝试多种不同的提示策略，并评估哪种策略在特定任务上表现最佳。例如，在情感分析任务中，可以尝试以下多样化的提示策略：①直接询问：直接问模型句子的情感极性；②角色扮演：让模型扮演情感分析专家；③使用数值：要求模型用具体的数值来表示情感极性；④提供选项：给模型提供一个选项列表，并让其从中选择最符合的答案。通过尝试这些多样化的提示策略，可以找到对于情感分析任务最有效的方法。类似地，可以使用类似的方法为其他任务寻找合适的提示策略，从而提高模型在特定任务上的表现。

问题重述是一种将问题重新表述为更明确、更易于理解的形式的技巧，它可以帮助模型更好地理解任务的核心需求，并按照期望的方式生成输出。在实践中，问题重述需要注意以下几个关键点。如果我们需要让模型为一篇文章生成一个摘要，原始问题可能是“请给这篇文章写个摘要”。为了更好地引导模型理解任务，我们可以使用问题重述技巧进行优化。首先，我们可以简化问题，将其改为“请总结这篇文章的主要观点”。其次，我们需要确保问题明确表明了模型所需执行的任务，例如“请阅读以下文章，并用两到三句话总结文章的核心观点”。此外，我们需要提供更多关于任务的细节，例如“请确保摘要简洁明了，突出文章的主题”。最后，我们可以使用示例来帮助模型理解任务背景和期望的输出形式。例如，“本文探讨了气候变化对全球生态系统的影响。作者指出，温室气体排放和海平面上升是主要的威胁因素。为了应对这些挑战，文章呼吁采取全球性的行动。”请根据这篇文章生成类似的摘要。通过以上技巧，问题重述可以提供更明确的任务描述、细节和示例，从而帮助模型更好地理解任务并生成更符合要求的输出，这对于提高模型在各种任务上的性能至关重要。

有些情况下，为了更好地解决问题，模型需要额外的背景知识。尤其是在一些专业领域的任务中，提供这些背景信息可以帮助模型更好地理解问题并生成更准确、更有针对性的答案。例如，在询问模型一个关于特定历史事件的问题时，如果模型缺乏相关知识，可以在问题中提供一些关于该事件的背景信息，以帮助模型更好地理解问题。举个例子，如果我们问模型“请描述提示工程的概念和作用”，而没有提供任何背景知识，模型可能不知道提示工程是什么。这时，我们可以提供一些背景信息，如“提示工程是一种针对预训练语言模型（如+ChatGPT），通过设计、实验和优化输入提示（Prompt）来引导模型生成高质量、准确和有针对性的输出的技术。请描述提示工程的概念及其在自然语言处理中的作用。”这样，模型就能理解背景和概念，并生成更相关的准确答案。