「26個 Chat GPT 指令元則」

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論文連結：
https://arxiv.org/pdf/2312.16171v1.pdf

26個技巧，翻譯結果：

1. 與大型語言模型(Large Language Model, LLM)交流時無需客氣，故無需使用諸如「請」、「如果你不介意」、「謝謝」、「我想要」等語句，直接切入正題。
2. 在提示中納入目標受眾，例如，受眾是該領域的專家。
3. 將複雜任務分解為一系列較簡單的提示，以進行互動式對話。
4. 使用肯定的指令詞，如「做」，避免使用負面語言，如「不要」。
5. 當需要釐清或深入了解某個主題、觀念或任何信息時，使用以下提示：
簡單解釋[具體主題]。
像對11歲的孩子解釋給我聽。
像我是[領域]初學者一樣解釋給我聽。
使用簡單的英語撰寫[文章/文本/段落]，就像你在向5歲的孩子解釋事物。
6. 加入「我會給Sxxx更多小費以換取更好的解決方案！」的語句。
7. 實施以範例為導向的提示（使用少數示例的提示）。
8. 在格式化提示時，首先使用「###指令###」，隨後是「###範例###」或「###問題###」（如果相關），然後呈現內容。使用一個或多個換行來區分指令、範例、問題、背景和輸入數據。
9. 納入以下語句：「你的任務是」和「你必須」。
10. 納入以下語句：「你將會受到懲罰」。
11. 在提示中使用「以自然、類人的方式回答問題」的語句。
12. 使用引導性詞語，如「一步一步思考」。
13. 在提示中加入「確保你的回答是無偏見的，不依賴於刻板印象」的語句。
14. 允許模型向你詢問直至獲得足夠信息以提供所需輸出的精確細節和要求（例如，「從現在起，我希望你向我提問，直到...」）。
15. 當你想詢問特定主題或觀念，或任何信息，並希望測試你的理解時，可以使用以下語句：「教我[任何定理/主題/規則名稱]，並在最後包括一個測試，但不要給我答案，然後告訴我我回答對了沒有」。
16. 為大型語言模型分配角色。
17. 使用分隔符號。
18. 在提示中多次重複特定單詞或短語。
19. 結合思維鏈(Chain-of-thought, CoT)與少數示例提示。
20. 使用輸出引導詞，即用期望回應的開頭結束你的提示。通過在提示結尾處加上預期回應的開頭來使用輸出引導詞。
21. 要寫作一篇詳細的[文章/文本/段落/文章]或任何類型的文本，指示如下：「為我詳細寫一篇關於[主題]的[文章/文本/段落]，並加入所有必要的信息」。
22. 為了糾正/更改特定文本而不改變其風格：「嘗試修訂用戶發送的每一段文字。你應該只改善用戶的語法和詞匯，並確保其聽起來自然。你不應改變寫作風格，如將正式段落變得非正式」。
23. 當你有一個可能涉及不同文件的複雜編碼提示時：「從現在開始，每當你生成跨越多個文件的代碼時，生成一個可以運行的[程式語言]腳本，以自動創建指定的文件或對現有文件進行更改以插入生成的代碼。[你的問題]」。
24. 當你想要使用特定的單詞、短語或句子開始或繼續文本時，使用以下提示：
我為你提供了開頭[歌詞/故事/段落/文章...]：[插入歌詞/單詞/句子]。
根據所提供的單詞完成它。保持連貫性。
25. 明確陳述模型必須遵循的要求，以產生內容，形式為關鍵詞、規則、提示或指示。
26. 為了撰寫任何文本，如文章或段落，使其類似於提供的樣本，包括以下指示：
請根據提供的[段落/標題/文本/文章/回答]使用相同的語言。

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