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6個指揮AI的指令策略
【Presented by：WAW Creation】這一年我一直有在培訓編寫AI 指令的方法，當中都是自己的經驗之談。最近OpenAI發布了官方的Prompt Engineering指南，其中包括6種在GPT4中應採用的策略。我不敢說每一種策略都能輕而易舉地應用，但對於像我這樣的「AI密集用戶」來說，這確實是一份極佳的學習和參考材料，對改變某些指令撰寫習慣有裨益。
Presented by：WAW Creation
六個官方AI策略
官方文件提到的6大策略分別是：撰寫清晰的指示；提供參考內容；將複雜的工作分解為更簡單的小工作；給AI「思考」時間；使用外部工具和系統性的測試和改進Prompt編寫。有些策略一看就明，是很好的提示。雖然文件都是GPT-4 Playground設置作為背景，但也不難想像如何在ChatGPT環境中使用。
策略都配有實例講解，像清晰指示要配合角色的身分，這點其實大多用戶都有在使用，例如讓AI扮演如文案、Marketers、管理者、教師等角色，有助AI回應時能提供更符合需求的答案。
給予參考資料和清晰分段
提供參考資訊能讓AI內容更精準。但當參考資訊夾雜其他資訊，令Prompt 包含大量信息而令指令較長較多時，有機會出現錯漏。這時可以使用三個引號來進行分類分段。我個人較喜歡簡單地使用描述和冒號分段寫內容，這在處理多種不同類型的內容或多個來源時會非常有幫助。
列出每個步驟和輸出
我經常使用的另一個技巧是明確列出每個步驟和輸出，例如直接寫出步驟1、步驟2分別要做什麼，完成每一個步驟輸出的是什麼。這樣做可以讓AI知道完成任務的步驟，甚至可以用子標題清楚地指出每個步驟的輸出。
反問能夠讓AI重新思考
官方AI策略提到的一個有趣且值得探索的技巧，就是給予模型時間「思考」。其中一個最特別的方法，就是在AI給予答案之後，再跟進一Prompt去指示AI再思考，或是詢問AI是否有遺漏、是否最好的答案，此舉令AI有機會改進回應的內容質素。最近有一則新聞說到發現AI 在年尾有「偷懶」的情況，不過如果你用一個Prompt提示會給它小費，AI會給予你更詳盡的答案。這說法也有科學依據，AI認為給予小費背後的意思是要求給予更詳盡答案，所以有這個效果。不過說到底這些策略都是Trial and Error，唯一的黃金定律就是不斷嘗試及改進。
Dr. Bernie Wong
Social Stand創辦人，數碼營銷顧問，大學及培訓講師，電台節目主持
鍾情數碼廣告及內容行銷，自稱社交恐懼又活躍於社交媒體，不愛說話但主持電台節目廿載，廣告營銷課程講師卻鍾情學習新科技新技術，品牌講故佬一枚，日常為品牌做社交媒體內容行銷，在數碼媒體為品牌說故事！