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科技

万知首席体验官周报:角色扮演类的提示词魔法

李开复 2024-05-17


万知“股东大会”

wanzhi's shareholders meeting

Chief Experience Officer

万知首席体验官

李开复

万知正式上线后,我收到了很多用户反馈,很感谢大家的关注和支持。面对热情的“精神股东”,我作为万知的C"E"O(Chief Experience Officer,首席体验官),自然是要站出来回应大家的关切的。


那么这次,就让我带着大家一起回顾下,本周我们都在关注什么、都做了什么。


(向上滑动启阅)

致各位:

令人欣慰的是,绝大多数用户都对万知的功能给予了高度评价,认为它非常实用。然而,也不乏有一些声音指出,他们对万知提供的反馈并不完全满意。抱着为大家带来最佳体验的目标,我和技术团队认真评估了这些案例,果真从中找到并修复了部分产品BUG。


Case 1:有用户反馈在网络不佳的时候,小程序首页推荐问题出现得太慢,点击历史对话的跳转速度也太慢。

Action:针对这一点,万知产品团队特地针对弱网情况下的用户体验进行了优化,为这部分用户提供了手动刷新功能。


Case 2:如果在万知回答时点击“停止生成”,随后再次发送新消息,上一轮的对话内容就会丢失。

Action:万知快速调整,优化了模型首次输出的响应时间,并且将设定调整为在首次输出前无法停止,避免出现对话内容的丢失。


Case 3:对话中,模型回复过程中关闭小程序/或微信推到后台,再拉进入小程序,模型回复的内容上会展示光标,造成对用户的误导。

Action:修复了BUG,不再显示光标。





我必须承认,万知目前还不能达到完美无缺。在工作提效方面,它可以达到80分,但是从80分至100分的过程,离不开大家的支持和反馈。


我个人生活中发生的一个变化是,为了跟大家更直接地交流万知,我开通了视频号和抖音号。一方面是认真做好万知C“E”O,另一方面是为了跟大家分享更多AI 2.0 大模型时代的思考和心得。


一个很重要的体会是,在AI 2.0时代,给出正确的答案已经不是最强的能力,能问出恰当的问题才是你的“超能力”。


下面,我就结合一些我们收集到的案例,与大家一同探讨,如何才能写出专业的提示词,让万知给出令人“赞不绝口”的回答。


提示词魔法大揭密 


在与万知的对话中,有这样一类场景:我们希望万知能够扮演一位专业人士,来为我们提出有价值的建议。


比如,在这个“劳动节演讲稿”的对话中,我们希望万知能够发挥出专业演说家的实力,写出慷慨激昂的演讲稿来。如果我们未加限定,万知也可以写出一版标准的演讲稿,但是内容不免有些单调,且缺乏激情。



但是,当我们给了万知“善于演讲的演说家”的身份、和“闻一多风格”的风格限定词之后,他给出的回答就显得更真挚、情感丰富了很多。



我们再来看一个案例。


在这个对话中,我们希望万知设计出一个乙女游戏方面的人设,但是如果直接问“写一份乙女人设”,万知会输出自己对“乙女人设”概念的理解,总结乙女游戏中的主角性格特征。这显然不是我们想要的答案。



但如果加上身份限定“游戏剧情编剧”,并且设定主角要“善良、有爱心、坚强”,那么万知就可以输出一个真实、立体的游戏角色设定。



相信上述两个案例的对比,大家都能看出提示词的重要性,尤其是在角色扮演类的对话中。一个好的提示词应该能够清晰地定义角色,同时激发 AI 的创造力和理解力。


答疑时间 ⏰

如何写好万知提示词?


AI模型的能力来源于对大量文本数据的理解和学习,它会基于训练过程中学习到的语言模式和统计概率,结合输入文本的下文来预测最可能出现的词语,以此生成连贯、有意义的文本输出。


更通俗地来讲,在当前这一阶段,大模型是不可能存储世界上所有的知识的,其实它所学习的是文字出现的概率。


当你输入一个“鹅”字,下一个输出内容可能会是“鹅头”、“鹅掌”、“鹅卵石”、“鹅梨”等等,但是当我们连续输入三个鹅,组成“鹅鹅鹅”之后,输出内容是“曲项向天歌”的概率就直线上升了。


因此,一个精心设计的提示词能够更好地引导 AI,使其产出更加准确和丰富的信息。


以上述“乙女游戏”对话为例,当上下文中指定了角色是一位“游戏剧情编辑”,那么大模型就会倾向于把编剧相关内容出现的概率提升,以更专业的视角回答问题。


这种针对性的调整使得模型的回答更加符合专业人士的表达方式,从而提高了回答的专业性。


在我们得到的反馈中,像是“帮我写策划书”、“帮我写主题作文”这类请求出现地相当频繁。我们能理解大家十分急切地想要提高自己在工作生活场景中的产出效率,但是要记得,写好提示词才能事半功倍哦!




Ps. 我的个人视频号开张啦!第一期万知小课堂已经发布,欢迎来一同探讨AI的魅力!


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