使用大语言模型（类似ChatGPT、Bard等工具）的过程中，一个关键的技巧是能够给出清晰和明确的指令。大语言模型的运作方式是根据提供的输入，预测接下来应该生成什么内容。因此，给出明确的指令可以帮助它更好地理解你的需求并产生更相关的输出。
当你给大语言模型提供一个查询时，包含更多的详细信息可以帮助它更准确地生成你想要的答案。例如，如果你只是问"大语言模型能做什么？"，你可能会得到一个非常通用的答案。但是，如果你问 “大语言模型如何用于生成新的博客文章？”，你会得到更具体的、针对你的需求的答案。
另一个有用的技巧是在查询中指定一个角色给大语言模型。例如，你可以告诉大语言模型模拟一个科学家来解释复杂的科学概念。这种方法可以帮助你获得更具创造性和个性化的答案。
当你的查询涉及到多个部分时，使用分隔符可以帮助大语言模型更好地理解你的查询。例如，你可以使用"—"来区分你的问题和任何相关的背景信息。
在你的查询中明确地列出完成任务所需的步骤可以帮助大语言模型更准确地生成答案。例如，如果你正在编写一个食谱，你可以列出每一个步骤，如 "第一步：切洋葱，第二步：炒洋葱，第三步：添加番茄"等。
在你的查询中提供一个或多个示例可以帮助大语言模型理解你的需求。例如，如果你想要大语言模型帮你写一个故事，你可以给出一个故事开头的示例，这样大语言模型就能理解你想要的故事风格和结构。
最后，记得在你的查询中指定你希望大语言模型生成内容的长度。这样，大语言模型就可以生成适当长度的内容，而不会太短也不会太长。
为了使大语言模型的输出更贴近您的需求，提供参考文本是一个极其有用的策略。这将帮助模型更好地理解您希望获取的内容的语境和格式。
让模型参考特定文本可以帮助它更准确地生成回答。例如，如果您问大语言模型一些关于某篇文章的问题，那么提供这篇文章作为参考文本将使大语言模型能够生成更具针对性和准确性的答案。
要求模型引用参考文本中的特定部分，如引文，可以帮助它生成更具深度和理解力的答案。例如，如果您让大语言模型解释一篇科学论文，那么要求它引用文中的数据或实验结果将会使它提供更为精确的解释。
处理复杂问题时，一种有效的策略是将它们分解为更小的、更易于管理的子任务。这种方法也适用于大语言模型。
一种分解复杂查询的方法是通过意图分类。这意味着您需要分析查询以确定其主要目标是什么。例如，一个查询可能是"我需要一个素食食谱，但我只有番茄、洋葱和香菜"。在这个查询中，意图分类可以帮助模型理解其主要任务是提供一个只用这些食材的素食食谱。
对于需要长对话的应用，您可以试图总结或过滤掉之前的对话，只保留关键信息。例如，如果您正在开发一个能回答医学问题的大语言模型应用，您可能希望模型只关注关于病患症状的信息，而忽略与其无关的聊天信息。
如果您需要大语言模型处理一个长文档，如一本书或一篇长篇论文，您可以将其分为多个小段落，然后分别进行总结。一旦每个段落都有了总结，您可以将这些总结再结合起来，形成一个对整个文档的全面总结。
大语言模型生成内容的速度是相当快的，但有时候，让它花一点时间“思考”可以帮助生成更高质量的内容。
一种策略是让大语言模型在生成最终回答之前，先生成一些可能的解决方案。例如，如果您让大语言模型帮你写一篇关于气候变化的文章，你可以让它先列出可能的文章结构和主题。然后，你可以选择其中的一项，让大语言模型基于此来完成文章。
你还可以让大语言模型进行内部独白，模拟出一个“思考”的过程。例如，你可以让大语言模型模拟出一个角色，在解决问题时“高声思考”。这不仅可以帮助你看到大语言模型是如何处理问题的，也可以帮助大语言模型生成更深思熟虑的答案。
最后，向大语言模型询问它在解决问题过程中是否遗漏了任何重要信息也是一个好方法。例如，如果你让大语言模型帮你写一个计划，你可以在最后问它"你觉得还有什么重要的我忽略了吗？"。这样可以鼓励大语言模型进行更深入的思考，并可能帮助你找到你自己可能忽视的重要方面。
大语言模型是一个非常强大的工具，但有时候，将其与其他工具结合使用可以得到更好的结果。
有一种策略是使用基于嵌入的搜索。这意味着你可以将一个问题和一组可能的答案都转换为向量，然后通过比较向量的相似性来找到最合适的答案。这种方法在处理具有大量可能答案的问题时非常有用。
另一种策略是利用大语言模型的代码生成能力。例如，你可以让大语言模型为你生成Python代码来执行一些复杂的计算，或者调用一个API来获取实时数据。这使得大语言模型不仅可以作为一个文本生成工具，还可以作为一个自动化工具。
在使用大语言模型时，我们经常需要进行各种调整以优化其输出。要确保这些更改真正有所改善，我们需要对它们进行系统的测试。
有一种策略是为你的问题准备一个金标准答案，然后将大语言模型生成的答案与这个答案进行比较。这可以帮助你量化大语言模型的性能，并了解其在哪些方面需要改进。
另一种策略是使用A/B测试。这意味着你可以为同一个问题准备两种不同的提示，然后看看哪种提示可以让大语言模型生成更好的答案。这可以帮助你找到最有效的提示策略。
总的来说，使用大语言模型可以做很多事情，但优化其表现需要一些技巧。这些包括提供更清晰的指令、提供参考文本、将复杂任务分解为简单的子任务、给大语言模型时间“思考”，使用外部工具，以及系统地测试更改。通过实施这些策略，你可以让大语言模型更好地为你服务。
我怎样才能提供更清晰的指令给大语言模型？
提供详细的信息，使用分隔符清晰指示输入的不同部分，指定完成任务所需的步骤，提供示例，指定输出的期望长度，这些都是一些提供清晰指令的方法。
如何将复杂任务分解为简单的子任务？
可以通过意图分类来识别用户查询中最相关的指令，对需要长对话的对话进行总结或过滤，或者分段总结长文档并递归构建完整总结。
如何给大语言模型更多的“思考”时间？
可以指示模型在决定之前先自行找出解决方案，使用内部独白或一系列查询来掩盖模型的推理过程，或者询问模型是否在先前的过程中遗漏了任何东西。
使用外部工具有什么好处？
使用基于嵌入的搜索可以实现有效的知识检索，使用代码执行可以进行更精确的计算或调用外部API。
如何系统地测试更改？
可以参照金标准答案评估模型输出，或者使用A/B测试比较不同的提示。
