使用大型语言模型制作有效的摘要提示

通过大型语言模型制作有效的摘要提示:让你的摘要能够更加出彩

人工智能和大型语言模型

从超过2年的经验和AI开发者自己的教程、实践和示例中提取关键要点。

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在信息丰富的时代,想象一下每个可能的主题上发表的大量文章、在会议和演示中花费的时间,或者你每天在工作中收到的电子邮件的数量,将复杂内容概括为简洁而有洞察力的摘要的能力是无价的。概括工具已经存在一段时间了,但是最近出现的大型语言模型(如GPT、巴德或LLaMa系列中最受欢迎的模型)的出现,将概括提升到了新的水平。这是因为大型语言模型不像固定规则的概括工具那样工作,而是可以“理解”输入文本的内容,并以比不使用语言模型的工具更具灵活性地生成简洁的摘要。

特别是,将正确的提示传递给语言模型不仅可以实现简单的概括,而且可以以特定风格进行改述,在被动和主动形式之间进行转换,改变叙事角度,甚至理解包含不同语言或语气片段的文本,并以单一语调和语言编写一致的摘要。这些都是那些不受大型语言模型驱动的概括工具所不可能实现的,这些工具很快就变得相当过时。

因此,从上面的陈述可以明显看出,在概括过程中充分发挥大型语言模型的潜力的关键在于制定能够有效引导它们的提示。在这里,我将概述在撰写提示时必须考虑的最重要的要点,以便能够生成高质量的摘要,适用于各种内容类型。

提示的力量

提示是人类意图和AI执行之间的接口。它们为语言模型提供了必要的指令和上下文,以生成满足用户需求的摘要。这意味着它们必须完整,包括明确的指导和请求,说明你期望在输出中得到什么…