ChatGPT 提示框架
当我们掌握了一些常用的prompt的技巧后，有两个经典的prompt框架，可以大大提升我们的提问效率，分别是Elavis Saravia 框架 跟 CRISPE框架。
Elavis Saravia 框架
Elavis Saravia 框架是一个简单且易于遵循的用于编写提示的框架。它由四个要素组成：
- **说明（Instruction:）：**这是您希望模型执行的特定任务。例如，您可能希望模型生成文本、翻译语言或编写不同类型的创意内容。
- **上下文（Context）：**这是模型理解您的请求所需的背景信息。例如，如果您要求模型生成有关特定主题的文本，则需要向模型提供有关该主题的信息。
- **输入数据（Input data）：**这是模型需要处理的数据。例如，如果您要求模型将句子从英语翻译成法语，则需要向模型提供英语句子。
- **输出指示器（Output indicator）：**这是向模型发出的有关您期望的输出类型或格式的信号。例如，如果您要求模型生成文本，您可以指定希望输出是文本段落。 以下是使用 ：
示例
- **说明：**生成一段有关互联网历史的文本。
- **背景：**互联网是一个由互连计算机网络组成的全球系统，使用标准互联网协议簇 (TCP/IP) 为全球数十亿用户提供服务。它是一个由数百万个本地到全球范围的私人、公共、学术、商业和政府网络组成的网络，这些网络通过广泛的电子、无线和光纤网络技术连接起来。互联网承载着广泛的信息资源和服务，例如互连的超文本文档和万维网（WWW）的应用、电子邮件、电话和文件共享。
- 输入数据：无。
- **输出指示器：**文本段落。
CRISPE框架
CRISPE框架是一个更复杂但更完整的编写提示的框架。它由五个要素组成：
- **能力和角色（Capacity and role）：**这是您希望模型扮演的角色。例如，您可能希望模型扮演专家、创意作家或喜剧演员。
- **洞察力（Insight）：**这是模型理解您的请求所需的背景信息和上下文。
- **陈述（Statemen）：**这是您希望模型执行的特定任务。
- **个性（Personality）：**这是您希望模特回答您的请求的风格或方式。
- **实验（Experiment）：**这是要求模型提供多个答案。
示例：
- **能力和角色：**担任机器学习框架专家。
- **洞察力：**该博客的受众是有兴趣了解机器学习最新进展的技术专业人士。
- **声明：**全面概述最流行的机器学习框架，包括它们的优点和缺点。包括现实世界的示例和案例研究，以说明这些框架如何在各个行业中成
功使用。
- **个性：**混合使用 Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard 和 Yann LeCun 的写作风格。
- **实验：**给我提供多个不同的例子。
总结
Elavis Saravia 框架以其优雅和精确著称，为制定提示提供了系统性的方法，实现了人与人工智能系统之间的清晰沟通。使用 Elavis Saravia，您可以设计出针对特定需求的提示，使得人工智能模型准确理解您的要求，并生成相关的回答。该框架强调上下文、具体性和全面的指导，释放人工智能模型的全部潜力。
借助 CRISPE 框架，您可以提供清晰明确、充满洞察力、具有个性化风格的提示，为与人工智能模型的互动带来更丰富、更多样的体验。无论您是寻求专业见解、创造性灵感还是娱乐欢乐，CRISPE 框架都能助您在与模型的对话中获得卓越的结果。