第2章 提示的基础模式
在人工智能领域中，有一种称为“提示模式”的输入-输出数据格式，用于训练和评估机器学习模型。这种提示模式通常用于解决训练数据准备的问题，以便用于机器学习模型的训练和评估。
提示模式由一个输入文本和一个输出文本组成，其中输入文本可以是一个问题或指令，而输出文本是模型预测的答案或结果。这种模式可以帮助我们在训练机器学习模型时，减少对训练数据的需求量，同时提高模型的泛化性能，使模型的输出更易于理解和解释。
使用提示模式有许多好处。例如，提示模式可以简化训练数据的准备过程，提高模型输出的效率和准确率，并增加模型的可解释性和可理解性。提示模式适用于自然语言处理领域中的各种任务，如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。此外，提示模式还可以用于其他领域中需要使用自然语言作为输入和输出的任务。
提示模式的输入文本和输出文本被定义为模型的输入和输出。通常，输入文本包括一些关键词或短语，用于指定模型需要执行的任务或操作，而输出文本则是模型的预测结果。
提示技术的基础模式分为4种——特定指令(byspecific)、指令模板(instructiontemplate)、代理模式(byproxy)和示例模式(bydemonstration)。
2.1 特定指令
特定指令模式是一种常用的人工智能技术，它可以帮助我们在自然语言处理领域中生成高质量的文本。在特定指令模式下，我们通过提供一些特定信息来指导模型生成与这些信息相关的文本。这些特定信息可以是单个问题、关键词、实体名称、属性值等，具体取决于我们要解决的任务类型。
例如，在问答系统中，我们需要提供一个问题，让模型生成相应的答案；在文本摘要任务中，我们需要提供一篇文章，让模型生成文章的摘要；在机器翻译任务中，我们需要提供源语言文本，让模型生成目标语言的翻译；在改写任务中，我们需要提供源语言文本，让模型帮助我们生成我们指定风格的目标语言文本。
特定指令模式的优势在于它可以帮助我们生成更准确的文本。通过提供特定信息，我们可以指导模型更好地理解任务和上下文，从而生成更加自然、流畅的文本。此外，特定指令模式还可以帮助我们解决自然语言处理中的一些难题，例如，实体识别、关系抽取、自动摘要等。
需要注意的是，在使用特定指令模式时，我们需要确保提供的特定信息足够准确和完整。如果信息不准确或不完整，可能会导致模型生成的文本质量下降。因此，在选择特定信息时，我们需要仔细考虑任务的特点和需求，并尽可能提供更加准确、全面的信息，以达到最好的效果。下面我们分类说明特定指令。
2.1.1 文本分类指令模板
我们输入一段文本，让模型输出它所属的类别，例如，垃圾邮件识别。我们可以在ChatGPT里面输入以下内容。
判断下面是垃圾邮件吗?如果是，输出{"class":"YES"};如果不是，输出{"class":"NO"}；
尊敬的先生/女士，
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ChatGPT输出如下内容。
{"class":"YES"}
这种特定指令的文本分类目前的效果已经达到了人类的标注水平，我们可以利用这种方式来对数据进行标注。
2.1.2 机器翻译指令模板
我们输入一段文本，让模型输出翻译后的文本，例如，将中文翻译为英文。我们可以在ChatGPT里面输入以下内容。
机器翻译(MachineTranslation,MT)的历史可以追溯到20世纪40年代，当时随着电子计算机技术的发展，人们开始尝试使用计算机翻译自然语言。
早期的机器翻译系统主要是基于词典和语法规则的，通过将源语言文本转化成一系列中间语言表示，再将其转换成目标语言文本。这些系统主要采用规则驱动的方法，需要人工编写大量的语言知识和规则，因此效果受到限制。
在20世纪50年代末，随着统计学习理论的发展，机器翻译开始采用基于统计模型的方法，通过对大量平行语料进行学习，从而自动推断出源语言和目标语言之间的对应关系。这种方法主要包括基于词汇的方法、基于短语的方法和基于句子的方法。
随着机器学习和深度学习技术的发展，机器翻译取得了越来越好的效果。例如，2016年Google发布的GoogleNeuralMachineTranslation(GNMT)系统采用了深度神经网络模型，可以将翻译效果提升到接近人类的水平。
现在，机器翻译已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的工具之一，它在国际贸易、跨文化交流、科技研究等领域都得到了广泛的应用。
ChatGPT输出如下内容。
ThehistoryofMachineTranslation(MT)canbetracedbacktothe1940swhenpeoplebegantotryusingcomputerstotranslatenaturallanguageaselectroniccomputingtechnologydeveloped.
EarlyMTsystemsweremainlybasedondictionariesandgrammaticalrules,byconvertingthesourcelanguagetextintoaseriesofintermediatelanguagerepresentationsandthentranslatingitintothetargetlanguagetext.Thesesystemsmainlyusedrule-drivenmethods,requiringthemanualwritingofalargeamountoflanguageknowledgeandrules,thustheeffectivenesswaslimited.
Inthelate1950s,withthedevelopmentofstatisticallearningtheory,MachineTranslationbegantoadoptmethodsbasedonstatisticalmodelsbylearningfromalargeamountofparallelcorpus,therebyautomaticallyinferringthecorrespondencebetweenthesourcelanguageandthetargetlanguage.Thismethodmainlyincludemethodsbasedonvocabulary,phrases,andsentences.
WiththedevelopmentofMachineLearningandDeepLearningtechnologies,MachineTranslationhasachievedbetterandbetterresults.Forexample,in2016,GooglereleasedtheGoogleNeuralMachineTranslation(GNMT)system,whichusedadeepneuralnetworkmodelandcanimprovetranslationresultstonearlyhumanlevel.
Nowadays,MachineTranslationhasbecomeoneoftheindispensabletoolsinpeople'sdailylifeandwork,ithasbeenwidelyusedinfieldssuchasinternationaltrade,cross-culturalcommunication,andscientificresearch.
这种特定指令的机器翻译已经达到了非常高的水平，可以满足人们日常一般的需求。
2.1.3 情感分析指令模板
我们输入一段文本，让模型输出其中的情感倾向，例如，正面或负面情感。我们可以在ChatGPT里面输入以下内容。
对下面的情感倾向进行分析。对于正面情感，输出{"class":"posifive"};对于负面情感，输出{"class":"negative"};
1.我感到非常幸福和满足，因为我的家人和朋友一直支持我。
2.这部电影让我觉得非常感人和充满希望。
3.我感到非常自豪和荣幸，能够在这个项目中做出贡献。
4.这个音乐会是我生命中最美妙的时刻之一，我永远不会忘记它。
5.我感到非常兴奋和期待，因为我即将去旅行并探索新的地方。
6.我感到非常沮丧和失望，因为我一直在努力，但是一无所获。
7.这场比赛让我感到非常愤怒和失望，因为我们输了。
8.我感到非常孤独和无助，因为没有人在乎我。
9.这个消息让我感到非常沮丧和震惊，因为我的好友已经去世了。
10.我感到非常害怕和焦虑，因为我不知道自己该怎么办。
ChatGPT输出如下内容。
{"class":"positive"}
{"class":"positive"}
{"class":"positive"}
{"class":"positive"}
{"class":"positive"}
{"class":"negative"}
{"class":"negative"}
{"class":"negative"}
{"class":"negative"}
{"class":"negative"}
2.1.4 文本生成指令模板
我们输入一些文本，让模型输出与之相关的新文本，例如，生成新闻报道。我们可以在ChatGPT里面输入以下内容。
生成一篇描述OpenAI发布ChatGPT的新闻报道。
ChatGPT输出如下内容。
OpenAI发布聊天型AI模型ChatGPT
旧金山，2021年6月10日——OpenAI宣布推出最新一代的自然语言处理模型ChatGPT,它可以自动对话并产生自然流畅的文本回复。
ChatGPT是一种基于GPT-3架构的语言模型，它能够处理各种自然语言任务，包括问答、对话、摘要和翻译等。相较于GPT-3,ChatGPT在对话任务上表现得更加出色，能够产生更加连贯、个性化的回复，让用户感觉更加自然。
OpenAI表示，ChatGPT的发布将进一步推动人工智能在自然语言处理领域的发展。ChatGPT的广泛应用将有望改善各种应用场景(包括智能客服、在线教育、虚拟助手等)下的用户体验。同时，ChatGPT还将帮助企业在日常交流中提高效率，降低人工智能应用的开发难度。
作为一款AI模型，ChatGPT不断学习和优化，这将进一步增强它的对话能力。OpenAI表示，ChatGPT将继续得到更新和优化，以满足不断变化的用户需求。
有关更多信息，请访问OpenAI官网。
