OpenAI 的 GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 和 GPT-4o 都是依赖“提示词”（prompt）来工作的人工智能模型。用户只需输入一段文字作为提示，模型就会根据这段提示生成相应的回答。
虽然这些模型功能强大，但它们对提示词的影响非常敏感。同样的问题，不同的表达方式可能会得到完全不同的答案。因此，学会如何正确地设计提示词是一项非常重要的技能。
设计提示词并不容易。从技术上讲，提示词的作用类似于“调整”模型的运行方式，让它按照你的期望来回答问题。但这个过程更像是一门技巧，而不是一门精确的科学，往往需要经验和一些“感觉”才能写出效果好的提示词。本篇文章的目标，就是帮助你入门，掌握一些常见的思路和技巧。需要注意的是，每个模型的行为都不太一样，所以某些方法可能对某些模型有效，对另一些模型则未必适用。
基础概念
本节介绍 GPT 提示词（prompts）的基本概念和要素。
提示词 是用户与 GPT 模型交互的方式。像所有的生成式语言模型一样，GPT 的工作原理是根据已有的文本，预测接下来最可能出现的词汇。这就好比我们问 GPT：“当我说出这个提示词时，你首先想到的是什么？” 下面的示例可以很好地说明这一点。当输入一些知名文本的开头时，模型可以准确地续写完整的内容。
| 提示词（Prompt） | 模型补全（Completion） |
|---|---|
| Four score and seven years ago our | fathers brought forth on this continent, a new nation, conceived in Liberty, and dedicated to the proposition that all men are created equal. […] （《葛底斯堡演说》开头） |
| “Call me Ishmael.” | “Some years ago—never mind how long precisely—having little or no money in my purse, and nothing particular to interest me on shore, I thought I would sail about a little and see the watery part of the world.” […]（《白鲸》开头） |
在设计更复杂的提示词时，理解 GPT 这一基本行为非常重要。不管输入什么内容，模型的回答都是基于它的训练数据和模式，选择最有可能的续写内容。比如，当你在提示词中提出一个问题，GPT 并不是运行某种“问答模式”，而只是因为回答问题是这种输入场景下最常见的续写方式，所以它看起来像是在“回答”问题。
