- 角色設(shè)定：解鎖大模型潛能的關(guān)鍵
在利用大型語言模型時，一個常被忽視卻極為有效的技巧是讓模型扮演特定角色。這一做法之所以有效，源于大型模型背后龐大的參數(shù)規(guī)模和基于規(guī)模效應(yīng)的智能涌現(xiàn)。這些模型仿佛擁有了一個豐富的“能力庫”，而角色設(shè)定則如同鑰匙，能夠引導(dǎo)模型回憶起并調(diào)用與之相關(guān)的特定能力。
通過簡單的角色設(shè)定，我們無需對模型的能力進行詳盡闡述或任務(wù)細(xì)節(jié)分解，只需明確角色定位，模型便能自動關(guān)聯(lián)并展現(xiàn)出相應(yīng)的能力。那么，如何設(shè)定角色以*化地利用這一“能力庫”呢？關(guān)鍵在于清晰、具體地描述角色。
一個實用的模板是：現(xiàn)在，你是一位*的（目標(biāo)身份），擁有（期望的教育背景），并積累了（特定的工作年限及經(jīng)驗），你的主要職責(zé)是（與任務(wù)緊密相關(guān)的工作內(nèi)容）。同時，你精通以下技能：（列出所需能力）。這樣的設(shè)定不僅有助于模型快速進入狀態(tài)，還能確保任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性和效率。
- 工作流拆分：復(fù)雜任務(wù)的解決之道
在與大型語言模型交互時，工作流（workflow）的拆分是一項至關(guān)重要的輸入技巧。面對復(fù)雜任務(wù)，有效的拆分不僅能提升模型的處理能力，還能檢驗我們的任務(wù)分解能力。
工作流實質(zhì)上是對任務(wù)的逐步拆解，將復(fù)雜任務(wù)分解為多個易于管理的部分。在這個過程中，我們可能會發(fā)現(xiàn)某些環(huán)節(jié)是AI難以獨立完成的，這時就需要我們?nèi)斯そ槿?，實現(xiàn)人機協(xié)同。這在當(dāng)前AI技術(shù)尚未達到全面智能（AGI）水平的背景下尤為常見。
例如，當(dāng)用戶請求我們?yōu)槠渚帉懸粋€自動抓取、總結(jié)并排版文章的提示詞時，我們首先會根據(jù)用戶的任務(wù)描述，為其繪制一個詳細(xì)的工作流程圖。這一步驟不僅有助于我們更好地理解任務(wù)需求，還能為模型提供一個清晰、可執(zhí)行的指導(dǎo)框架。