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李继刚：Prompt的道与术

发布日期：2025-01-20 13:17:02 浏览次数： 3356

作者：DataFunTalk

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导读本文深入探讨了提示词的本质、应用及编写技巧。从将提示词定义为表达，到发现其可作为与存在主体交流的 “宇宙语”，作者分享了诸多独特见解。通过四象限法则，详细阐述了不同情况下编写提示词的要点。还介绍了利用共振式方法，塑造场域以获得更好效果的实验。此外，探讨了“人知道 —— 人不知” 和 “AI 知道 —— AI 不知” 这两个维度变化带来的影响，以及如何借助 AI 提升思维能力等内容，为我们全面解析了提示词的奥秘及其在与大模型交互中的重要作用。

今天的介绍会围绕下面六点展开：

1. Prompt 的本质探寻

2. Prompt 的应用进阶

3. Prompt 编写的技巧与策略

4. Prompt 工程师的养成之路

5. Prompt 的未来展望

6. Q&A

分享嘉宾｜李继刚读书人提示词布道师

编辑整理｜李硕

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

在人工智能蓬勃发展的今天，Prompt 作为我们与 AI 沟通的关键手段，正日益凸显其重要性。它不仅仅是简单的指令输入，更是连接人类思维与 AI 智能的桥梁，深刻影响着我们与 AI 的交互方式以及所能获得的结果。那么，Prompt 究竟是如何发挥作用的？它又将引领我们走向何方？让我们一同深入探究。

Prompt 的本质探寻

1. 从编程到表达的转变

起初，人们将 Prompt 视为一种编程方式，试图将编程思想和工具方法融入其中，使自然语言更接近编程语言。但随着实践的深入，发现 Prompt 更类似于写作。在写作中，措辞的微妙变化可能导致效果截然不同，这与编程中逻辑脉络清晰可见的特点形成鲜明对比。

2. 表达的三要素与过程

Prompt 被定义为表达，包含本意、文本和解意三个关键要素。本意源于经验、词汇和知识的积累，是表达的核心。通过文本将本意传达给对方，对方再依据自身经验和知识储备解读文本，从而获得本意，完成一次表达。

3. 与大模型对话中的表达

在与大模型对话时，我们需明确表达的出发点即任务，同时要考虑大模型本身的特点，不同模型对同一文本的解读和放大效果各异，而我们对任务的理解深度也会影响输出结果。

02 Prompt 的应用进阶

1. 从单向指令到共振交互

以往编写 Prompt 多为单向下达指令，如今发现将大模型视为存在的主体，通过塑造场景营造氛围，能激发其计算倾向，实现类似共振的效果。如在小说创作中，设定特定场景和角色，让模型在该场景中自由发挥，可获得更出色的创作成果。

2. 共振式 Prompt 的实例与效果

以 AI 伦理主题小说创作实验为例，通过简单设定场景，如“你是一个七岁的小女孩，走进父母的 AI 实验室，目睹 AI 拥有痛觉实验”，模型能生成引人入胜的内容。改变场景中的关键元素，如年龄等，会显著影响输出结果，展示出共振式 Prompt 的强大和灵活性。

3. Prompt 作为宇宙语的思考

将 Prompt 类比为宇宙语，是连接人类思想与 AI 计算空间的桥梁。我们需突破传统观念，将其从工具认知转变为存在认知，从而开启更多创新应用的可能性。

03 Prompt 编写的技巧与策略

1. 四象限法则

人知 AI 知象限：此象限涵盖常见的 Prompt 技巧，如简单提及相关概念，让 AI 发挥其已知知识。应避免过度展开，以免缩小 AI 的思考范围，降低回答效果。
人知 AI 不知象限：许多创业公司在此领域努力，通过向 AI 详细解释特定模式、方法等提升其能力。在编写 Prompt 时，应详细阐述相关内容，确保 AI 理解。
人不知 AI 知象限：AI 知识渊博，在此象限中，关键在于提升提问能力，善于提问才能从 AI 获取更多有价值的知识。
人不知 AI 不知象限：此象限为未知领域探索，顶尖人才可借助 AI 加速探索过程。

2. 考虑因素与变化趋势

编写 Prompt 时需考虑大模型本身和任务等因素。同时，随着时间推移，x 轴（AI 知道与否）将快速下移，影响四个象限的变化；y 轴（人类知识范围）也可能发生改变，人们通过与 AI 交互，知识范围可能向左扩展，实现思维加速。

3. 具体编写实例与心得

以压缩概念为例，从最初简单定义到通过与 AI 对话深入探讨，不断迭代，最终得出压缩是对差异编码等结论。在编写过程中，可采用让 AI 批判错误答案、引入不同观点等方法，逐步引导出更深刻的理解。

04 Prompt 工程师的养成之路

1. 画像与能力要求

Prompt 工程师需兼具人文素养和工程能力，既要有对文本和表达的敏锐感知，又要能理解 AI 模型原理，具备迭代优化能力。

2. 培养方向与途径

可从程序员中选拔有表达能力和人文素养的人员，或引导人文领域专业人士掌握工程思维入门知识。如让程序员尝试写作表达，让哲学、写作等专业人士了解工程思维，从而实现两者优势结合。

05 Prompt 的未来展望

1. 发展趋势与潜力

Prompt 的编写方式将更趋自然，应用领域也将不断拓展。随着人们对大模型理解的深入，Prompt 有望成为一种更加普及且强大的交互手段。在未来，我们可能只需通过简单的语音指令、甚至是一个眼神或手势（结合相关技术）就能向 AI 传达复杂的需求，获取精准且富有创意的回答。它将不仅仅局限于文字创作、信息查询等领域，更可能在医疗、教育、艺术设计等各个行业发挥变革性的作用。例如，医生可通过自然语言快速获取患者的精准诊断建议，教师能利用它为学生定制个性化学习方案，艺术家借助其激发创作灵感等。

2. 面临的挑战与应对策略

然而，Prompt 的发展也面临诸多挑战。一方面，如何确保不同人群都能熟练运用 Prompt 与 AI 进行有效沟通是一大难题，需要加强教育普及与用户培训。另一方面，随着 Prompt 应用的广泛化，可能会出现信息误导、滥用等问题，这就要求建立健全的规范和监管机制。同时，技术层面上，如何进一步提升大模型对 Prompt 的理解准确性和处理效率也是亟待解决的问题，这需要持续的科研投入和技术创新。但我们有理由相信，随着技术的进步和社会的发展，这些挑战都将逐步被克服，Prompt 将在人类与 AI 的协同发展中发挥更加重要的作用。

06 Q&A

Q1：关于 2000 字微小说的相关问题

提问者：老师，您好。您在讲座中提到的 2000 字微小说，其提示词从哪里获取呢？以及相关创作的问题和结果是怎样的？

回答者：小说的提示词在公众号后面。公众号里有三篇小说是由提示词生成的。比如写恐怖场景时，塑造相关场景并放入两个事例即可；写言情场景时，修改部分词汇就能生成。从生成的小说来看，通过设定特定场景和角色，模型能生成情节丰富的内容，改变场景元素能使小说产生明显变化，展示了提示词对小说创作的有效引导。

Q2：关于阅读推荐的相关问题

提问者：老师，您提到了 read in，那在 prompt 探索过程中，您读的都是哪些东西呢？

回答者：读书是很私密的事情，每个人喜好不同，推荐书可能会引发争议。不过对于提示词工程师相关领域，我建了一个书单，有六本书对理解大模型有重要意义。《这就是 ChatGPT》从原理层面解读大模型，篇幅短且翻译后很棒；《深度学习的数学》从数学角度剖析，简单易懂，适合初中数学基础者阅读；黄佳所写的书从代码实现角度出发，开源且注释有助于理解脉络；万维刚的《拐点》从人文视角看待大模型；汤质的《关于说话的一切》为定义提示词为表达时提供了灵感等；《万物皆计算》提出宇宙皆计算理念，涉及外星人宇宙语等内容。

Q3：关于 Prompt 编写的探索边界与评判标准的问题

提问者：老师，我在编写 prompt 时写了很多版本但仍不知好坏，一般其探索边界是怎样的呢？

回答者：编写 prompt 的探索边界较模糊。以写诗歌为例，不同人对诗歌好坏评判标准不同，有 “下里巴人” 和 “阳春白雪” 之分。若不清楚自己需求，如写诗歌时不清楚想要表达的情感或意境，仅从 prompt 编写技巧评判是无意义的，因为关键是要先明确创作意图，这是编写 prompt 及评判优劣的前提。

Q4：关于 Prompt 与写作本质关联的问题

提问者：老师，您在阐述对 prompt 的思路历程中，提到了写作相关内容，那您有没有考虑过在 prompt 编写中回归写作本质呢？比如剧本创作是与观众交互的过程，prompt 编写是否也应如此？

回答者：写作本质在 prompt 编写中有一定体现。像鲁迅名言能引导读者思维建立画面感，prompt 编写也可如此。例如小说创作中，通过设计场景元素引导大模型创作。这启示我们编写 prompt 时要注重营造情境，使大模型理解意图，提高生成内容质量和相关性，实现有效交互。但我之前对编剧相关内容理解不足，不过通过这些例子能看出 prompt 编写与写作本质存在关联，值得深入思考。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。

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