提示工程 - 模拟提示

近年来，像 ChatGPT 这样的 NLP 模型因其生成类人响应的能力而备受关注。有效利用这些模型的一个重要方面是理解和使用提示。

在各种提示风格中，“模拟”（ACT LIKE）提示已成为引导模型行为的一种强大技术。本文探讨了模拟提示的概念，提供了示例，并重点介绍了其在不同场景中的应用。

理解模拟提示

定义 - 模拟提示指示模型生成响应，就像它是特定角色、人物或实体一样。
角色扮演 - 模拟提示使用户能够以更身临其境和引人入胜的方式与模型进行交互，从而承担不同的角色。
影响响应 - 通过指定角色或人物，用户可以引导模型的行为、语言风格、语气和知识库，使其与所选身份保持一致。

模拟提示示例

模拟历史人物

提示 - “模拟爱因斯坦并解释相对论。”
响应 - 模型生成响应，就像它是爱因斯坦一样，以他的风格提供对相对论的解释。

模仿虚构人物

提示 - “模拟夏洛克·福尔摩斯并解决这个谜团。”
响应 - 模型采用夏洛克·福尔摩斯的身份，并制作出展示演绎推理和侦探技巧的响应。

模拟专家

提示 - “模拟一名 NASA 科学家并解释太空探索的过程。”
响应 - 模型扮演 NASA 科学家的角色，提供关于太空探索的见解和技术知识。

模拟提示的应用

讲故事和写作 - 作家可以使用模拟提示来以特定角色的语气生成对话或场景，为他们的故事增添深度和真实感。
学习和教育 - 学生可以使用模拟提示与模型互动，就像著名的历史人物一样，通过身临其境的对话来增强他们对不同学科的理解。
娱乐和游戏 - 模拟提示可用于基于聊天的游戏或虚拟助手，以提供互动体验，用户可以在其中与虚拟角色互动。

示例

请查看以下示例 -

import openai

# Set up your OpenAI API credentials
openai.api_key = 'Your OpenAI Key'

# Define the ACT LIKE prompt
prompt = """
ACT LIKE Sherlock Holmes and solve the following mystery:

You are called to investigate a crime scene where a valuable diamond necklace
has been stolen from a locked room. The room has no windows, and the only
entrance is a solid wooden door. The door was locked from the inside, and
there are no signs of forced entry. The owner of the necklace claims that nobody
else had access to the room. How did the thief manage to steal the necklace?
"""

# Generate a response from the model
response = openai.Completion.create(
   engine='text-davinci-003',
   prompt=prompt,
   max_tokens=100,
   n=1,
   stop=None,
   temperature=0.7
)
# Print the model's response
print(response.choices[0].text.strip())

在这种情况下，我们得到了以下响应 -

The most likely explanation is that the thief used a lock-picking device to gain entry to the room. Lock-picking devices are small tools that can be used to open locks without leaving any signs of forced entry. Therefore, it is likely that the thief used a lock-picking device to gain access to the room and then took the necklace.

请注意，当您使用相同的代码和自己的 OpenAI 密钥时，系统可能会在您的系统上生成不同的响应。

结论

模拟提示是与 ChatGPT 模型互动的一种强大工具，使用户能够承担不同的角色、人物或专业知识。通过利用这种提示风格，个人可以创建丰富和身临其境的对话，增强讲故事的能力，培养学习体验，并创建互动娱乐。

理解模拟提示的潜力为探索自然语言处理模型的功能并使交互更加动态和引人入胜开辟了广泛的可能性。

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