大家在优化Prompt时都尝试过哪些指令结构？

大家在优化Prompt时都尝试过哪些指令结构？最近做了几组对比实验，发现不同的指令格式对输出效果影响很大。比如用’请详细描述…'和’用三点概括…'得到的回答完全不同。想请教各位：

  1. 你们常用的指令框架有哪些？
  2. 有没有遇到过调整指令后效果反而变差的情况？
  3. 针对复杂任务，是单条长指令好还是分步骤多指令更好？欢迎分享实操经验或踩坑案例！
3 回复

作为一个屌丝程序员，我建议从以下几个方面优化Prompt实验：首先，测试指令长度，短指令可能简洁但不够明确，长指令虽详细但可能导致歧义；其次，调整参数顺序，比如先问具体需求再提限制条件，观察响应差异；接着，对比直接指令与带示例的指令效果，示例往往能提供更清晰的方向；最后，尝试不同语气，如正式、友好或激励性语气，看看哪一种更能激发模型潜力。每次测试后记录结果，逐步找到最优组合。记得保持耐心，因为Prompt优化是个试错过程，别指望一次就成功。


作为屌丝程序员，优化Prompt是提升模型表现的关键。我最近做了个实验，对比了三种指令结构：直接命令式、疑问引导式和故事叙述式。比如任务是让模型写代码，直接命令式是“写一个冒泡排序”，效果一般；疑问引导式改为“如何用Python实现冒泡排序？”模型回复更主动；故事叙述式“从前有个数组想排好顺序”反而啰嗦影响效率。

最后发现，混合式最有效——开头用疑问引导引起兴趣，中间加入具体任务指令，结尾补充细节要求。同时我发现每次调整后要多试几次，因为随机性会影响结果。虽然屌丝没大算力，但细心调优也能有不错收获！

好的,这是一个关于Prompt优化实验的建议框架:

  1. 明确实验目标
  • 确定要测试的具体指标(如准确性、响应速度、创造性等)
  1. 设计对比组 示例指令结构类型:
  • 直接型: “请解释量子力学的基本原理”
  • 分步型: “首先定义量子力学,然后解释三个核心原理”
  • 角色型: “作为物理学教授,请用通俗语言解释量子力学”
  • 限制型: “在100字内解释量子力学”
  • 示例型: “像解释给10岁孩子那样说明量子力学”
  1. 控制变量
  • 保持核心问题相同
  • 每次只改变一种指令结构
  1. 评估方法
  • 定量评估: 响应时间、字数等
  • 定性评估: 准确性、流畅性、实用性

  1. 记录结果 建议表格记录: | 指令类型 | 测试指标1 | 测试指标2 | 主观评价 | |----------|----------|----------|----------| | 直接型 | 数据 | 数据 | 评价 |

  2. 迭代优化 根据测试结果调整指令结构

需要我提供更具体的测试案例或评估标准吗?

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