052篇 – 填空提示词(Fill-In-The-Blank Prompts)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

填空提示词涉及在提示词中留下某些部分空白,促使模型填补缺失的信息并完成响应。这种技术在生成特定信息、完成句子或填充给定上下文的细节方面特别有用。

在本章中,我们将探讨填空提示词的概念以及如何利用它与ChatGPT创建互动和动态的对话。

什么是填空提示词?

填空提示词涉及在提示词中设置占位符或空白处,模型需要完成这些部分。模型会被提示词提供缺失的单词、句子或其他信息,以形成连贯的响应。

填空提示词的好处

填空提示词提供了几个好处:

  • 增强互动性:通过在提示词中留空,此技术鼓励用户与ChatGPT之间的互动交流。
  • 上下文完成:填空提示词允许用户指定一个上下文,并让ChatGPT基于提供的上下文完成缺失的部分。
  • 特定信息检索:这种技术对于生成精确和针对性的响应特别有用,尤其是在寻求特定信息时。

实施填空提示词

创建填空提示词:要实施填空提示词,在提示词中使用类似 [BLANK]、[FILL] 或其他符号作为占位符,指示模型应填补缺失的信息。以下是一个例子:

User: Complete the sentence: "The capital city of France is [BLANK]."

中文翻译如下:
用户:完成句子:“法国的首都是[空白]。”

模型交互:当ChatGPT遇到填空提示词时,它会通过填补缺失的信息来完成句子。请看下面的例子:

User: Complete the sentence: "The capital city of France is [BLANK]."
ChatGPT: The capital city of France is Paris.

中文翻译如下:
用户:完成句子:“法国的首都是[空白]。”
ChatGPT:法国的首都是巴黎。

动态上下文完成:您可以使用填空提示词创建动态和具有上下文意识的互动。提示词中的缺失部分可以用于指定上下文,ChatGPT会根据提供的上下文完成响应。

请看下面的例子:

User: In the Harry Potter series, [BLANK] is known for his lightning-shaped scar on his forehead.

中文翻译如下:
用户:在《哈利·波特》系列中,[空白]以额头上的闪电形伤疤闻名。

个性化响应生成:填空提示词可以根据用户输入定制响应。模型可以使用用户提供的信息完成个性化的句子。以下是一个例子:

User: I love spending my weekends [BLANK] and exploring new hiking trails.

中文翻译如下:
用户:我喜欢在周末[空白]并探索新的徒步小径。

填空提示词的应用场景

填空提示词可应用于各种场景:

  • 特定信息检索:使用该技术提取精确信息并完成与给定上下文相关的句子。
  • 故事创作和创意写作:使用填空提示词与ChatGPT共同创作故事,让模型填补缺失的情节元素。
  • 语言学习:创建填空提示词的语言学习练习,让ChatGPT提供缺失的词汇或短语。

填空提示词的最佳实践

为了充分利用填空提示词,考虑以下最佳实践:

  • 上下文清晰:确保提供的上下文或问题清晰,以指导模型生成准确的完成。
  • 使用适当的符号:选择合适的符号或占位符,使模型易于识别需要完成的区域。
  • 鼓励创意响应:尝试不同的填空提示词格式,以鼓励模型生成多样和有创意的响应。

示例应用:Python实现

让我们通过一个Python脚本与ChatGPT互动的实际例子来探索这一指令的应用。

import openai

# 设置您的API密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def generate_chat_response(prompt):
   response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-002",
      prompt=prompt,
      max_tokens=500,
      temperature=0.7,
      n=1,
      stop=None
   )
   return response

user_prompt = "User: I love spending my weekends [BLANK] and exploring new hiking trails. \n"
chat_prompt = user_prompt + "[Fill-In-The-Blank]"

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

输出

User: I love spending my weekends outdoors and exploring new hiking trails.

中文翻译如下:
用户:我喜欢在周末户外活动并探索新的徒步小径。

结论

通过在提示词中留空,企业和个人可以与模型进行共同创作活动并获取具体、上下文相关的信息。填空提示词增强了用户参与度,并允许生成个性化和定制的响应。

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

08-调优和优化技术

09-预训练和迁移学习

10-设计有效提示词

11-提示词生成策略

12-监控提示词效果

13–特定领域的提示词

14–ACT LIKE提示词

15–INCLUDE提示词

16–COLUMN提示词

17–FIND提示词

18–TRANSLATE提示词

19–DEFINE提示词

20-CONVERT提示词

21–CALCULATE提示词

22–生成创意提示词

23–CREATE A LIST提示词

24–确定原因提示词

25–评估影响提示词

26–推荐解决方案提示词

27–解释概念提示词

28–大纲步骤提示词

29–描述优势提示词

30–使用EXPLAIN DRAWBACKS指令

31–缩短提示词

32–DESIGN SCRIPT 提示词

33–CREATIVE SURVEY 提示词

34–分析工作流程指令

35–设计入职流程指令

36–开发培训计划提示词

37–设计反馈流程提示词

38–制定留存策略提示词

39–分析SEO提示词

40–制定销售策略指令

41–创建项目计划提示词

42–分析客户行为提示词

43–创建内容策略提示词

44–创建电子邮件活动提示词

45–程序员提示词

46–基于HR的提示词

47–基于金融的提示词

48–营销基础提示词

49–基于客户服务的提示词

50–思维链提示词

51–先问后答提示词

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