作者写了一篇论文：Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4

总结下来就是 26 条有效的提示词技巧，绝大部分都很熟悉了，不过温习一下也不错！

1 - 与大型语言模型 (LLM) 交流无需使用礼貌用语，如“请”、“谢谢”等，直接表达需求即可。

2 - 在提示中指明目标受众，比如说受众是该领域的专家。

3 - 把复杂任务拆解成一系列简单的提示，以进行交互式对话。

4 - 使用肯定的指令词，如“执行”，避免使用否定词汇，如“不要”。

5 - 当你需要更清晰地理解某个主题、观点或任何信息时，可以尝试使用以下提示方式：
o 简单地解释一下[具体主题]。
o 像对11岁的孩子一样向我解释。
o 像对一个[领域]新手一样向我解释。
o 用浅显易懂的语言写作[文章/文本/段落]，就像是在向一个5岁孩子解释。

6 - 添加“我愿意支付 $xxx 的小费以获得更好的方案！”

7 - 采用示例驱动的提示方式（使用少样本提示法）。

8 - 格式化提示时，先写上‘###指令###’，然后根据需要添加‘###示例###’或‘###问题###’。接着展示你的内容，用一行或多行空行分隔各个部分，包括指令、示例、问题、背景和输入数据。

9 - 使用这样的短语：“你的任务是”和“必须完成”。

10 - 使用这样的短语：“将会受到处罚”。

11 - 使用“以自然且类似人类的方式回答问题”作为你的提示。

12 - 使用引导性的词汇，比如“逐步思考”。

13 - 在提示中加入“确保你的回答无偏见，不依赖于刻板印象”。

14 - 让模型通过向你提问来澄清具体的细节和需求，直到它获取足够的信息来提供所需的输出，例如：“从现在开始，请向我提出问题以便......”。

15 - 当你想要学习特定的主题或概念，并测试自己的理解时，可以使用这样的短语：“教我[某个定理/主题/规则]，在教学结束时包含一个测验，但不要直接告诉我答案。等我回答后再告诉我是否正确”。

16 - 为大型语言模型指定一个特定角色。

17 - 使用明确的分隔符。

18 - 在一个提示中重复特定单词或短语多次。

19 - 结合思维链路 (Chain-of-thought，CoT) 和少样本提示的方法。

20 - 使用输出引导符，即在提示的末尾加上期望回答的开头。这样做可以引导输出内容的方向。

21 - 撰写一篇详细的论文/文本/段落/文章时，可以这样指示：“请为我详细写一篇关于[主题]的[论文/文本/段落]，并添加所有必要的信息”。

22 - 当需要修改特定文本但不改变其风格时，可以这样指示：“尝试修改用户提交的每个段落。你应当只改进语法和词汇，确保文本听起来自然，但不要改变其原有的写作风格，如将正式文体变为非正式文体”。

23 - 面对可能涉及多个文件的复杂编程任务时，可以这样提示：“从现在开始，每当你生成涉及多个文件的代码时，创建一个[编程语言]脚本，自动创建所需文件或修改现有文件以插入生成的代码。[你的问题]”。

24 - 当你想用特定的词汇、短语或句子开始或继续一段文本时，可以这样提示：o “我为你提供了开头[歌词/故事/段落/论文...]：[插入的词句]。请根据这些词句继续写下去，保持内容的连贯性”。

25 - 明确说明模型在生成内容时必须遵循的要求，可以是关键词、规则、提示或指示。

26 - 撰写任何类型的文本，如论文或段落，且想要其与提供的样本风格相似时，可以这样指示：o “请根据提供的段落[/标题/文本/论文/答案]的风格撰写”。

论文地址：https://t.co/Gl7E3aQh8q

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