新的ChatGPT提示工程技术:程序模拟

ChatGPT提示工程技术:程序模拟

来源:作者生成,使用MidJourney

提示工程的世界在各个层面上都很迷人,而且没有狡猾的方法可以促使像ChatGPT这样的代理程序生成特定类型的响应。像思维链(CoT)、基于指令、N次射击、少次射击甚至像奉承/角色分配等技巧都是背后的灵感,这些技巧都是旨在满足各种需求的提示库的灵感。

在本文中,我将深入探讨一种在我研究所示范的技术,这种技术可能还没有被充分探索。虽然我暂时将其标记为“新”,但我会避免称其为“新颖”。考虑到提示工程的创新速度和新方法的开发便利性,这种技术很有可能已经以某种形式存在。

这种技术的本质是使ChatGPT以模拟程序的方式运行。我们知道,程序由一系列指令组成,通常被打包成函数以执行特定任务。在某种程度上,这种技术是基于指令和基于角色的提示技术的综合体。但与这些方法不同的是,它试图利用可重复和静态的指令框架,使一个函数的输出能够影响另一个函数,并使整个交互过程保持在程序的范围内。这种模式应该与像ChatGPT这样的代理程序中的提示完成机制相吻合。

来源:作者

为了说明这种技术,让我们为ChatGPT4中的一个迷你应用程序指定参数,该应用程序被设计为交互式创新者工作坊。我们的迷你应用程序将包含以下功能和特性:

  1. 处理新的想法
  2. 扩展想法
  3. 总结想法
  4. 检索想法
  5. 继续处理之前的想法
  6. 标记/“内存”使用统计

清楚起见,我们不会要求ChatGPT使用任何特定的编程语言编写迷你应用程序,并且我们将在我们的程序参数中反映这一点。