「例子」大部分時(shí)候是用來(lái)彌補(bǔ)表達(dá)無(wú)能的。

比如，你很難用語(yǔ)言來(lái)表達(dá)另一個(gè)人的語(yǔ)言風(fēng)格。所有用來(lái)形容語(yǔ)言的詞匯，都是抓著自己頭發(fā)跳高的“小丑”。

比如，幾乎所有形容詞是不具備量化能力的。當(dāng)你要求 AI 寫出“精煉”的文案時(shí)，你肯定不知道“幾個(gè)字是精煉”。

更甚于，很多人讓 AI 幫他寫一個(gè)“爆款文案”，AI 完工后大失所望。因?yàn)樗X子里的“爆款文案”是 10W+水平，而 AI 認(rèn)為“你這種表達(dá)能力，1000 閱讀量水準(zhǔn)的文案是你的理解極限了”…

所以在寫提示詞時(shí)有一個(gè)叫“Few-Shots”的方法，就是為 AI 提供一個(gè)示例，讓他來(lái)仿寫。

它的價(jià)值在于二：

1） 人對(duì)于某個(gè)概念的描述能力是有上限的，《詩(shī)經(jīng)》形容美女是“手如柔荑，膚如凝脂，領(lǐng)如蝤蠐，齒如瓠犀，螓首蛾眉，巧笑倩兮，美目盼兮。”而普通人可能只會(huì)說(shuō)“真俊??！”

2）人對(duì)概念的描述，沒(méi)辦法做到跟 AI 的參數(shù)維度一致，以至于無(wú)法激發(fā)大模型的最大潛能。

給出示例，可以讓 AI 根據(jù)自己的“本事”充分激活它的參數(shù)維度來(lái)理解內(nèi)容，產(chǎn)出的內(nèi)容也會(huì)更優(yōu)質(zhì)。

給出示例有兩種方法：

1）對(duì)于日常應(yīng)用

在提示詞中，給出示例，推薦的方法是給出［輸入］和［輸出］對(duì)，而不只是一個(gè)你期望的輸出示例：

2）對(duì)于 API 開(kāi)發(fā)，可以直接構(gòu)造一組帶有多輪對(duì)話的輸入輸出 message。

下面是智譜開(kāi)源 CogVideoX1.5 模型文檔中給出了一個(gè)把用戶簡(jiǎn)單提示詞豐富細(xì)化的操作指南，里面使用了這種“強(qiáng)行寫入歷史對(duì)話”的方式為 AI 提供示例，非常值得學(xué)習(xí)。

截圖閱讀體驗(yàn)一般，可以在去 GitHub 看原文，或者在上周的 AI 大事件文檔中找到我的翻譯。鏈接我放在文末。

但示例有時(shí)候也會(huì)起到反作用。

我曾經(jīng)寫過(guò)一個(gè)讓 AI 幫我做私域話術(shù)排版的提示詞。

我期待 AI 能從我給出的排版示例中找到規(guī)律，給出我更多排版花樣，但 AI 并不會(huì)…

給它什么，它就只“抄”什么。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我跟 GPT 有過(guò)一次“對(duì)話”，它給出了一些建議，發(fā)給大家參考：

本質(zhì)上，還是要提高自己的表達(dá)能力。

AI 是給表達(dá)者的紅利。

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