先说结论：

真正高薪的不是Prompt，而是这个人本来就很牛
目前没有人能完全搞清楚ChatGPT执行的逻辑，意思就是说Prompt有效，但是框架是幻觉
所有试图让结果 ”完全可控“ 的想法都是徒劳的，不可控不稳定才是常态
追求Prompt的奇技淫巧，重要性远远低于行业知识的Know How
了解二语理论并提出针对性问题
比泛泛问它如何学习英语会有用得多
追求它作为格式化编程语言的想法都会落空
使用框架，学习复杂Prompt的收益，并不会太高

从这个角度来看，我们要和GPT交互，首先是需要放下包袱，而传统的沟通技巧就能用上了：

我们的目标是什么
背景交代清楚
希望对方怎么想
希望对方做什么

目前的Prompt叫法，不得不说是打算把它往自然语言编程这个方向引导。但是其实并不玄乎，只是沟通技巧。除了提高卖课，加大韭菜的焦虑，没有特别的意义。

给一个提示工程师50W，其中可能有45W给他的行业积累！！！

1、关于提示词我们真正要关注的是这些

理解并有效运用基础考量的各个方面对于最大化利用大型语言模型（如GPT系列）至关重要。以下是更详细的阐述和具体案例：

1.1、明确目标—参考SMART

目标明确的提问指的是清楚、具体地表达你想要从模型中得到的信息或答案。

正向案例：

明确提问：”请列出2023年最受欢迎的五款电动汽车及它们的主要特点。”
分析：这个提问明确指出了信息需求（最受欢迎的电动汽车）和所需的详细信息（主要特点）。

负向案例：

模糊提问：”告诉我一些关于电动汽车的事情。”
分析：这个问题太过宽泛，没有具体指出感兴趣的电动汽车方面，比如是市场趋势、技术规格、环境影响还是品牌比较。

让我们先从描绘“明确目标”的正向和负向案例开始。在这幅插图中，展示了两个场景：一个是提问者明确提出关于特定电动汽车的具体要求，另一个则是提问者模糊地询问关于电动汽车的信息。这将有助于视觉上展示明确与模糊目标的区别。

这幅插图展示了两个场景，以直观地说明提问时目标明确与目标模糊的差异：

清晰目标：图中的一位人物正提出一个具体的问题，询问2023年最受欢迎的五款电动汽车及其主要特点。这个问题非常明确，指明了所需的信息类型和细节。
目标模糊：另一位人物只是笼统地询问关于电动汽车的信息，没有提供具体细节。这个问题由于过于宽泛，导致提问者显得困惑。

此外，我们可以参考SMART（S=Specific、M=Measurable、A=Attainable、R=Relevant、T=Time-bound））原则来指定目标，让自己解决具体问题的时候，更加聚焦。

1.2、结构化问题—让它更能适合我们的需要

结构化问题是指以一种有逻辑和条理的方式提出问题，这通常涉及使用特定的框架或格式。

正向案例：

使用5W1H框架提问：”当考虑购买新笔记本电脑时，我应该关注什么（What）、为什么（Why）、在哪里购买（Where）、何时购买（When）、谁是最可信的评测者（Who）、如何确保我选择最适合我的需求（How）？”
分析：这个问题使用了5W1H框架，有条不紊地涵盖了购买决策的各个方面。

负向案例：

非结构化提问：”我想买笔记本电脑，怎么办？”
分析：这个问题虽然明确了需求（购买笔记本电脑），但没有提供足够的方向来引导详细的答案。

用下图来展示结构化问题的正向和负向案例：一个使用5W1H框架明确地询问关于购买笔记本电脑的所有方面；另一个则是提出一个简单且缺乏结构的问题。这将帮助直观展示结构化与非结构化问题的区别。

这幅插图展示了两个场景，以直观地说明提问时使用结构化与非结构化问题的差异：

结构化问题：图中的一位人物使用5W1H框架来询问购买新笔记本电脑的所有方面，包括考虑什么、为什么、在哪里购买、何时购买、谁是最可信的评测者以及如何确保选择最适合其需求。这个问题通过明确的结构，全面而有条理地指导了信息的请求。
非结构化问题：另一位人物仅仅简单地提问关于购买笔记本电脑的事项，如“我想买笔记本电脑，怎么办？”这个问题缺乏明确的结构，导致提问者看起来不确定，问题也显得基础且无组织。

我们可以看到在提问时明确目标和结构化问题的重要性。这不仅有助于从大型语言模型中获取更准确、更相关的答案，也有助于提高交流的效率和效果。

当然，还有2个容易忽略的问题：上下文相关性和适度的详细度这两个概念，并通过具体案例来阐释它们的重要性。

1.3. 上下文相关性—最好一个会话一个主题

上下文相关性指的是确保提问与想要的答案的主题紧密相关，并考虑到提问的背景和环境。

正向案例：

相关提问：”在当前的全球经济放缓背景下，投资黄金相比股票有哪些优势和风险？”
分析：这个问题明确提出了一个与当前经济情况相关的具体投资话题，提问包含了明确的时代背景（全球经济放缓），使得回答更加具有针对性。

负向案例：

非相关提问：”告诉我一些投资的好主意。”
分析：这个问题虽然提出了投资相关的询问，但没有考虑任何具体的时代背景或特定领域，使得回答可能不够针对性或相关性不足。

1.4. 适度的详细度

适度的详细度是指在提问时提供足够的信息来引导模型作出有用的回答，但同时也避免过度详细或冗余，以免引起混淆或偏离主题。

正向案例：

适度详细提问：”根据最新的科学研究，介绍一下人工智能对于气候变化研究和缓解方面的潜在贡献。”
分析：这个问题提供了足够的细节（人工智能、气候变化、最新科学研究），同时避免了不必要的细节，保持了问题的焦点。

负向案例：

过度详细提问：”我听说人工智能可以在气候变化研究中起作用，比如模型模拟、数据分析、趋势预测等等，你能不能告诉我每一种方法的具体操作，包括所用的数据类型、算法、软件、历史案例、专家的意见等等？”
分析：这个问题虽然具有针对性，但涉及过多细节，使得回答可能变得非常复杂，难以集中在最关键的信息上。

下图用来展示上下文相关性和适度的详细度在提问中的应用。这幅插图将包含四个场景：上下文相关和不相关的提问，以及适度详细和过度详细的提问，以便直观地展示这些概念的重要性。

这幅插图展示了四个场景，以直观地说明在提问时上下文相关性和适度的详细度的重要性：

上下文相关的问题：图中的一位人物提出了一个关于在当前全球经济放缓背景下，比较黄金与股票投资的优势和风险的相关问题。这个问题考虑到了特定的经济背景，使得回答更加具有针对性。
上下文不相关的问题：另一位人物提出了一个模糊的、缺乏特定上下文的投资相关问题，这使得问题缺乏明确的方向，难以给出具体的答案。
适度详细的问题：第三个场景展示了一个关于人工智能在气候变化研究和缓解方面潜在贡献的问题，这个问题提供了足够的细节，同时避免了不必要的复杂性。
过度详细的问题：最后一个场景展示了一个关于人工智能在气候变化研究中应用的过度详细问题，包括每一种方法的具体操作、数据类型、算法等。这种过度的详细使得问题变得复杂且难以回答。

我们可以看到在提问时考虑上下文相关性和适度详细度的重要性。这些要素有助于确保从大型语言模型中得到更准确、更相关的答案，并且提高了交流的效率。

1.4、给模型充足时间—中文不好真费劲翻译的啥呀

这个对应吴恩达课程里面提到的给模型充足的时间。它体现的是2个角度的思考：

拆解任务，不期待一次性搞定，让单次任务相对可控
所谓给模型时间，其实是给它更多信息的意思

这句话让人一度陷入迷惑，我们这是要等一个机器反应过来？别弄死它？
和当时学习面向对象软件开发一样，几乎所有的书都是那个例子，反正咋也看不懂。

类似ChatGPT这样的工具就是用来快速响应的，主打就是一个快字，231 X 21 = 987。你就说快不快吧，1s出结果。但是答案是错的。

正向案例：

详细提问：”给出关于马克·吐温的详细背景和成就，不要着急。”
分析：这个问题明确提出详细诉求，重点是哪个方面。

负向案例：

非相关提问：”谁是马克·吐温？。”
分析：这个问题它为了快速给出答案，就会写得很粗略，因为，它，要，快。

正向	负向

“给模型充足的时间”这个策略的意思是在模型输出结果之前，给模型足够的时间来思考和处理输入信息，以便产生更准确和全面的回答。

意味着允许它在回答问题时进行更多的思考和处理，从而提高回答的准确性和深度。另外一个关于给模型时间的角度是，分解步骤，每个步骤做什么，一步步来。

2、我们为什么要用提示词

2.1、基础原理

基于GPT（生成式预训练变换器）模型，这是一种大型的深度学习模型，专门设计用于理解和生成自然语言。它的工作原理基于以下几个关键步骤：

输入处理：当输入一个问题时，系统首先将你的文字转换为一系列数字（称为“token”），因为计算机只能理解数字。
模型处理：这些数字被送入神经网络。这个网络由数十亿个参数组成，它们在训练过程中学习了大量文本数据的语言模式。
预测与生成：基于这些参数，模型预测接下来最可能的单词或短语，并生成回应。
输出生成：生成的文本再转换回人类可读的语言，作为回答呈现给你。

2.2、图解和代码片段


  
# 示例代码：文本转换为Token
# 这个代码片段展示了如何将文本转换为模型能理解的数字形式（Token）
# 请注意，这只是一个简化的示例，实际的GPT模型使用更复杂的方法

# 引入一个简单的NLP库进行Tokenization
from transformers import GPT2Tokenizer

# 初始化一个tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 示例文本
text = "Hello, how are you?"

# 将文本转换为token
tokens = tokenizer.encode(text)
print("原始文本:", text)
print("转换后的Token:", tokens)

它展示如何将文本转换为token，这是理解我的工作方式的一个关键步骤。请注意，这个代码片段只是为了演示目的，它并不代表我内部的实际工作机制，因为我的整个模型非常复杂，无法用一个简单的代码片段来完全展示。

看来在当前的环境中无法运行使用transformers库的代码示例。不过，我可以解释这个过程。

文本转换为Token的过程

引入库：首先，我们需要引入一个处理自然语言的库，如transformers。
初始化Tokenizer：然后，我们使用该库中的GPT2Tokenizer来初始化一个tokenizer。
编码文本：我们将一段文本（如”Hello, how are you?”）传递给tokenizer。Tokenizer会将这段文本分解成更小的单位，称为tokens。
转换为数字：每个token会被转换为一个唯一的数字ID。这些数字代表了模型训练过程中学到的词汇表中的词或字符。
模型处理：这些数字ID随后被送入GPT模型进行处理，模型根据这些数字来生成回应。

虽然无法直接演示代码，但希望这个解释能帮助你理解将文本转换为模型可以理解的token的过程。
从上面这段内容我们大概可以了解到