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在人們印象中，使用大語言模型是極其簡單的操作——只需輸入一個(gè)問題，立刻就能得到回答。但實(shí)際上，要想“用好”大語言模型，也是需要技巧的。

如何有效地與這些人工智能模型互動，發(fā)揮出它們的最大潛力？中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)心理學(xué)系特任研究員林志成在最近發(fā)表于《自然-人類行為》的評論文章中，提供了一系列策略和指導(dǎo)，以此幫助人們更好地理解和“用好”這些先進(jìn)工具，生成更精準(zhǔn)的回答。

“從本質(zhì)上看，大語言模型是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，缺乏對語義的理解。它只能‘預(yù)測下一個(gè)文字’出現(xiàn)的概率，而不能生成‘真理’?！痹诮邮堋吨袊茖W(xué)報(bào)》采訪時(shí)，林志成建議在輸入指令時(shí)可以使用8個(gè)小技巧。

拆分復(fù)雜任務(wù)

由于缺乏對語義的理解，想要大語言模型“舉一反三”是很難的。但是，它有海量的數(shù)據(jù)、珍貴的“記憶”，可以從中提取信息。

因此，用好大語言模型，林志成給出的第一個(gè)小技巧是拆分復(fù)雜任務(wù)。

比如，不要直接給出“將文本翻譯成中文”這樣寬泛的指令，而是將指令拆解成兩步——首先按字面意思翻譯，保持含義不變；然后意譯，讓文本符合中文的語言習(xí)慣。

再比如，讓大語言模型寫出一篇1000字的論文，可以嘗試把任務(wù)分解成子任務(wù)，用具體的指令分別生成概述、結(jié)論和中心論點(diǎn)。

林志成說：“清晰、逐步的指令會降低模糊性和不確定性，從而生成更準(zhǔn)確的答案。”

添加相關(guān)語境

大語言模型比人類的“短期記憶”多太多。因此，想要讓它提供精準(zhǔn)且符合問題語境的回復(fù)，在輸入指令時(shí)添加相關(guān)語境就很重要。這是第二個(gè)小技巧。

林志成說，一個(gè)限定語境的問題應(yīng)當(dāng)包含具體內(nèi)容和細(xì)節(jié)，從而引導(dǎo)大語言模型產(chǎn)生更準(zhǔn)確的理解力，生成有洞察力、更精細(xì)的回復(fù)。

例如，讓大語言模型起草一份求職簡歷，事先要把企業(yè)發(fā)布的具體職位需求、個(gè)人基本情況等內(nèi)容一并提供給它，如此一來，輸出的簡歷就更具有針對性。

明確的指令

當(dāng)你走進(jìn)一間咖啡廳，想要點(diǎn)一杯喜歡的咖啡，應(yīng)該不會說“請來杯咖啡”，而是會說“來杯摩卡或拿鐵”。同樣，你也不要期待大語言模型能讀懂你的心。

林志成指出，要想降低大語言模型預(yù)測時(shí)的不確定性，就要給出明確的指令。這是第三個(gè)小技巧。

例如，想讓大語言模型修改文章，不要說“潤色這篇文章”，而是具體到修改成什么風(fēng)格、文章的目標(biāo)受眾是誰……

林志成說，一段更具體的指令甚至可以是“像頂級期刊的頂級編輯那樣，潤色這篇文章，讓它更為清晰流暢”。

提供多種選項(xiàng)

大語言模型還擁有超強(qiáng)的“長期記憶”和生產(chǎn)能力。因此，它可以提供多個(gè)版本，而不是一個(gè)。

“很多時(shí)候，人們潛意識里認(rèn)為，大語言模型給出的答案是最優(yōu)的。但就文本寫作而言，帶有很多主觀色彩，并不是一個(gè)簡單量化的東西。因此很難判斷大語言模型第一次給出的就是最優(yōu)答案。”林志成說，此時(shí)，可以讓大語言模型提供多種選項(xiàng)，再從中選出符合個(gè)人需求的答案。這是第四個(gè)小技巧。

此外，林志成建議，還可以考慮重復(fù)用同樣的指令多次生成回復(fù)。

設(shè)定角色

大語言模型特有的“長期記憶”意味著它能夠模擬各種角色，提供專業(yè)的反饋或獨(dú)特的視角解讀。因此，設(shè)定角色是第五個(gè)小技巧。

例如，輸入指令時(shí)，可以讓它模仿典型讀者提供寫作上的反饋，也可以讓它扮演一名寫作教師幫助修訂文稿，甚至可以讓它扮演一頭擅長人類生理學(xué)的西藏牦牛，以其獨(dú)特的視角解釋高海拔對心肺功能的影響。

“讓大語言模型扮演不同角色，不僅能獲得更多有針對性和符合語境的回復(fù)，還能在整個(gè)過程中獲得更多樂趣。”林志成說。

提供具體例子

大語言模型擅長小樣本學(xué)習(xí)?！耙粋€(gè)特別有效的手段就是使用具體例子豐富大模型的想法。就像你去理發(fā)店，對理發(fā)師描述想要的發(fā)型，最好的方法是給他看照片?！绷种境烧f，提供具體例子是第六個(gè)小技巧。

比如，輸入指令時(shí)，不要模糊地說“以這些數(shù)據(jù)制圖”，而是提供一個(gè)例子，如“為這些數(shù)據(jù)畫個(gè)條形圖，類似附件論文中的圖”。再比如，當(dāng)你讓大語言模型根據(jù)文稿生成摘要時(shí)，可以提供幾份期刊中的摘要樣例，大語言模型就可以參考這些例子生成符合期刊風(fēng)格的摘要。

“這些具體的例子就像路線圖一樣，指導(dǎo)大語言模型朝著你期望的方向生成內(nèi)容。”林志成說。

聲明回復(fù)格式

林志成說，大語言模型經(jīng)?！皬U話太多”。例如，讓它修改一篇文章，它可能會把修改的細(xì)節(jié)一并反饋，但其實(shí)你只需要最后的成稿。

此時(shí)，可以要求大語言模型僅輸出修改后的內(nèi)容。比如，可以指定回復(fù)格式，包括列表格式、閱讀水平和語言等。用列表格式和通俗的語言能夠提升回復(fù)的可讀性；限制回復(fù)的長度可以使內(nèi)容更加簡潔；設(shè)定閱讀水平則有助于更好地理解。這是第七個(gè)小技巧。

例如，與其讓大語言模型“總結(jié)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)”，不如聲明回復(fù)格式，“用列表形式總結(jié)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，并使用高中生能夠理解的語言”。

實(shí)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)再實(shí)驗(yàn)

“需要指出的是，如何使指令更有效，尚無確切答案。有時(shí)稍微調(diào)整一下，可能就會收獲意外驚喜。”林志成說，實(shí)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)再實(shí)驗(yàn)，是最好的辦法。這也是第八個(gè)小技巧。

例如，在一系列推理問題中，在指令中簡單加入“一步一步思考”就可以讓大語言模型表現(xiàn)得更好。

有意思的是，大語言模型還能回應(yīng)“情緒性的信息”。假如你讓它修改一篇未經(jīng)同行審議的論文，可以在指令中加入一些短語，比如“深呼吸一下，這事對我的職業(yè)生涯很重要”。

林志成說，這些例子證明大語言模型對指令非常敏感。不過，并非所有嘗試都會成功，但每次嘗試都會有新的收獲，并在一定程度上提升工作效率、增加樂趣。

來源：《中國科學(xué)報(bào)》