读了十余本ChatGPT书籍,我终于领悟了“好好说话”的秘密……

   日期:2024-12-24    作者:o93v3 浏览:84    移动:http://w.yusign.com/mobile/quote/4070.html

2023年——AI大模型元年,以ChatGPT为代表的生成式AI大热。从年头到年尾,我趁着这股热潮读了10多本ChatGPT / AIGC / AI大模型主题相关的书籍/开源教程,其中大部分内容是教授AI时代的咒语——Prompt Engineering,通常也会附带讲讲AIGC对行业的影响、AI技术发展史之类的信息。我选书以AIGC应用介绍为主,偏技术原理的看不懂,对于这点我有自知之明。

就像2021年元宇宙概念大火,催生了市场上一大批介绍元宇宙的畅销书,内容大同小异,天下文章一大抄,本次ChatGPT热潮也不例外,市面上的商业畅销书也大多掺水严重,口水话一堆。当年写元宇宙的书好歹还得查查资料,现在ChatGPT出来后,查资料、编辑修订的功夫都省了,很多书的部分章节明显是用ChatGPT输出的,只不过有些作者大方承认,有些则说的隐晦些,还有些索性只字不提。正因为ChatGPT擅长注水,写一些套路性的口水文足够胜任,有些偷懒作者在使用上又不知道节制,大段大段空洞的泛泛之谈让人一眼识别来处。

23年读过的十余本ChatGPT书籍,质量有好有差,其中质量最高的五星内容分别来自两个免费开源项目。我按自己的阅读感受,给每一本书都标了星级,写了一两句简短评论。如果能让大家在如何应用AI大模型的学习之路上可以避开一些雷区,节省一点时间,也算薄有贡献。

杜雨、张孜铭 / 中译出版社 / 2023-3 / 69.00 2023-11-23 读过
邢杰、李玉枫、谢安娜、管鹏、易欢欢、徐远重 / 中译出版社 / 2023-5-1 / 79.00 2023-11-11 读过

又一本承认ChatGPT参与写作的AIGC介绍书籍,说的还很俏皮,我估计硅基作者输出内容占比百分之七八十吧,也许更多。可能是痕迹过于明显,不承认也不行。如果你看到一长串详细规整的章节目录,再翻到每个章节都只是千篇一律的行业简介,大段大段的空话套话,基本就是未经雕琢的ChatGPT创作内容了。

吕白、机器猫 / 北京理工大学出版社 / 2023-5-1 / 69.00元 2023-11-05 读过
苏江 著 / 北京理工大学出版社 / 2023-5-1 / 99.00 元 2023-10-28 读过
Cea West / 2023-1-17 2023-10-15 读过

工作分解与结构化,两者相辅相成。对于一项复杂工作,我们需要把工作内容拆解为多个子项或者工作步骤,而这些拆解后的写作要求框架就是结构化。

其实不必拘泥于书本中提供的一些实例化模板,更应该了解的是提示词创作的方法。对ChatGPT提要求,本质上跟人自己写作的要求是一样的,写作者如果有经验,知道一些写作套路,那么根据这些套路写出来的作品就可保证基本质量。给ChatGPT写提示词,就是把这些写作套路显性化,向ChatGPT传递方法论的过程。

EnbraceAGI / Github / 2023-6 / 免费 2023-10-07 读过

简单来说,对人和LLM都有好处。对人来说,结构化让复杂场景的Prompt更清晰更可读,而且可以通过模板的方式将Prompt书写注意事项固化下来,保障基本的Prompt质量,也更利于Prompt迭代维护;对于AI大模型来说,结构化Prompt表达性好,可以让AI更好的遵循Prompt指示输出内容,对于复杂任务有更高质量的输出。

结构化Prompt隐含了吴恩达在《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中,提出的ChatGPT Prompt Engineering两大原则:1. 编写清晰、具体的指令;2. 给模型时间去思考;是提升AI对复杂任务输出质量的有效手段。

作为一个例子,我在《[[一个AIGC作品中的“含碳量”和“含硅量”(上) id=fee9ce38-e4c2-4dd7-a733-b70cf10ddb0a]]》中记述了如何使用此方法定义“儿童绘本作家” 角色,并结合Midjourney创作了一个效果还行的儿童绘本,详见《[[我是怎样用AI完成幼儿园作业的 id=8c561d66-b1e0-469d-a1ff-744df18cefd3]] 》。

读了十余本ChatGPT书籍,我终于领悟了“好好说话”的秘密……

任康磊 2023-09-23 读过
Valentina Alto / 2023-5-26 2023-08-23 读过
J. Thorn / 2023-6-27 2023-08-13 读过

三层故事法是一种文学创作方法论,强调故事中每个场景的三个核心要素:冲突、选择和结果。这种方法可以确保每个场景都能吸引读者,并推动故事的发展,同时也提供有意义的角色发展。具体包括:

Conflict 冲突 冲突是使主人公摆脱平凡生活、迫使其改变的事件或情境。

Choice 选择 在每个场景中,你的主角必须面临一个困难的抉择。

Consequence 结果 后果是主角选择的结果,以及由此产生的新情况。

Michael Lawrence Peel / For Dummies / 2023-7-23 2023-07-30 读过
吴恩达、datawhalechina / Github / 2023-5 / 免费 2023-07-23 读过

在第一门课程中,吴恩达提出了ChatGPT Prompt Engineering的两大原则:1. 编写清晰、具体的指令;2. 给模型时间去思考;可以作为我们编写高质量Prompt的策略指引。

更多介绍,详见这篇博文:《[[问题比答案重要——10分钟学到吴恩达ChatGPT Prompt课程精粹 id=46f58c90-6918-4e89-837f-c4d11571309e]]》

石子言 姚芳 / 东方出版社 2023-07-16 读过
刘琼 / 华龄出版社 / 2023-2-1 / 69.00元 2023-07-08 读过

读完上述这些书和教程,并经过一些创作实践之后,我对如何写好AI时代的咒语,即Prompt Engineering,有了一些自己的体会。抛去那些让人眼花缭乱、层出不穷的表面技巧,总结了两点Prompt Engineering的底层逻辑——我称之为“好好说话”的秘密:

1. 把ChatGPT(及其他足够强大的LLM)当作真人专家来对话;

在《问题比答案重要——10分钟学到吴恩达ChatGPT Prompt课程精粹》及《一个AIGC作品中的“含碳量”和“含硅量”(上)》中,我写道:

"在一定程度上,我不再把ChatGPT视为某种机器,而是把它当作一个真正的人,一个知识渊博、无所不知的通才,同时也是一个温和、耐心的最佳合作者。他唯一的不足是不了解所要解决问题的具体情况,需要你从头开始,一点一点的把问题、目标和具体要求细致的讲给他听,然后他才能利用他的学识和智慧帮助你。
在这种情况下,问题比答案重要:问题是某种更贴近本质的东西,而答案只是一种可能的选项。想想应该怎么跟这么一个人沟通,那就怎么输出你的提示词吧——我把这当做是书写prompt的终极技巧。
有人可能认为像写文章一样写Prompt,过于小题大做,但我认为这种心态正是问题所在。现在是时候把ChatGPT(以及等量的其他AI大模型)当成一个真正的人了—— 一个无所不知的领域专家,比如写作高手、营销专家、职业规划师、导游等等,然后你想了解什么,就像面对一个真正的专家一样提问。
把ChatGPT当作一个人,这是一个魔障,因为我们之前遇到的AI都只是工具,人们不习惯直接以自然语言的方式沟通。破除了这个心理障碍之后,跟ChatGPT的交流就顺畅了,真不用看网上各种Prompt教程来从头教我们怎么说话。 ”

2. 借用各领域的思维模型/框架来高效传递信息,引导高质量输出;

在《大模型时代还需要掌握多元思维模型吗?——纪念逝去的大师》中,我写道:

“我们人类所谈论的思维模型也是一种对世界运行规律的压缩和抽象……思维模型,它帮助我们组织语言、理清思路,不仅可用于AI,对于人与人之间的交流也是有帮助的……我们可以使用一些用于创作场景的思维模型,来帮助AI大模型提升输出质量。比如,“拯救猫”("Save the Cat!")是在编剧圈中流行的一种叙事方法……如果你知道这个思维模型,你就可以让ChatGPT基于“拯救猫”的框架给你创作一个故事,会比你简单的要求AI写一个生动有趣的故事,输出质量会高很多。
更方便的是,ChatGPT的知识库里早就包含了大多数经典的思维模型,只需要你提供一个方法论名称,就可以心领神会的理解你说的是什么,而不需要你长篇大论的灌输……我现在觉得,所谓的Prompt Engineering,主要就是向大模型传递思维模型的过程,通用的方法论——比如SMART原则,六顶思考帽等——可以代替一大堆的要求描述……当然,前提是你要知道一些优秀的思维模型,然后传递给AI——思维模型正是人机协同的关键所在。掌握的思维模型越多,越能发挥出AI大模型的潜力。”

对于这两条使用ChatGPT以及其他AIGC工具的实践心得,你觉得含金量如何,是否有其他的建议呢?

据说,爱因斯坦曾说过:“智能的真正标志不是知识,而是想象”。学习如何与AI高效对话,就像是学习一门新的社交礼仪,当我们持续钻研Prompt Engineering时,也不要像上面提及的部分书籍作者一样不知节制的滥用AI输出,不要忘了身为人类的自己才是主导的角色,与AI协同的要点之一在于分配好AI与人的职责分工。正所谓,机有机用,人有人用。

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