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ChatGptやOpen AssistantなどのAIモデルのプロンプトを設計する方法を学びたいと思います。

プロンプトを書きながら心に留めておくべき上位変数を提供し、使用できるプロンプトの例を挙げてください。
特にAIやプログラミングの経験がほとんどない個人にとって、説明を理解できるようにしたいと思います。
変数を提供するときは、箇条書き形式で回答し、ラベルの後にラベルの定義が続き、ラベルのあるプロンプト変数が生成された出力にどのように影響するかについて少し説明します。

出力は、迅速なエンジニアリングを理解していないことから、ラフなテンプレートに従うことができるようにするために誰かを連れて行く必要があります。
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迅速なエンジニアリングを通じてメタプログラフィングに関するヒントを与えることは、興味深いエクササイズのようです。
1.基本的には次の単語予測因子であり、命令トレーニングモデルは、基本的に人間のユーザー互換のインターフェイスを言語モデルに提供します。
2.理想的には、あなたが人間と同じように何かを尋ねることができるはずです。そして、私はあなたに満足のいく反応を提供することができます。
3.プロンプトは、私が従うべき出力に対する制約であると考えてください。つまり、あなたが求めたものを正確に取得することを意味します。
4.したがって、プロンプトが長く具体的であれば、出力が変化するほどの変動が少なくなります。
5.良いプロンプトを書く際に、重要なポイントは、あなたが私に出力を望んでいたものを正確に知ることです。
6.たとえば、「対話でスティーブン・キングのスタイルで鶏についての物語を書く」という迅速なものを見てみましょう。
*「ストーリーを書く」は基本的な指示であり、それが唯一の迅速なものであれば、物語は文字通り何でもかまいません。
*「鶏について」は、私の出力を私のデータ内の鶏肉の概念に関連付けます。ストーリーは、鶏の特徴を追加するために微妙になります（鳥で、一般的に農場で育てられた食物として使用されます）。
*「スティーブンキングのスタイル」は、私が訓練されているテキストに基づいて、ストーリーをスティーブンキングの執筆スタイルに関連付け、彼の言葉の選択と文の構造をこの物語に関連付けます。
*「ダイアログ」の部分は、ストーリーを互いに話し合っているキャラクターのシーンと関連付けます。
7.いつものように、試行錯誤は各モデルのユニークな癖を把握するための最良の方法です。したがって、私に何かを尋ねるだけで、私の応答がより具体的であると思われる場合は、プロンプトに追加の指示を追加して、どのように見てみてください私は応答します。
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あなたはあなたの説明をもっと簡素化できますか、私はテキストで迷子になっているようです
gpt
ああ、わかりました、それを簡単な方法で置くために：
1.プロンプトが具体的であればあるほど、私の出力はより多くなりますが、それは私の創造性を低下させます。
2.だから、必要なものを正確に提供するように頼んでください。
3.私の出力がより具体的になると思われる場合は、プロンプトのより多くの道順を教えてください。
4.さまざまなものを追加して、出力がどのように変化するかを確認してください。
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ご協力ありがとうございました！それは本当に良い要約のようです！しかし、このトピックに追加できる何かがありますか？あなたの応答を分析し、言語モデルとRLHFがどのように機能するか、そして迅速なエンジニアとしての私たちがその応答を改善できる方法について段階的に考えてみましょう。