- 角色設定：解鎖大模型潛能的關鍵
在利用大型語言模型時，一個常被忽視卻極為有效的技巧是讓模型扮演特定角色。這一做法之所以有效，源于大型模型背后龐大的參數(shù)規(guī)模和基于規(guī)模效應的智能涌現(xiàn)。這些模型仿佛擁有了一個豐富的“能力庫”，而角色設定則如同鑰匙，能夠引導模型回憶起并調用與之相關的特定能力。
通過簡單的角色設定，我們無需對模型的能力進行詳盡闡述或任務細節(jié)分解，只需明確角色定位，模型便能自動關聯(lián)并展現(xiàn)出相應的能力。那么，如何設定角色以*化地利用這一“能力庫”呢？關鍵在于清晰、具體地描述角色。
一個實用的模板是：現(xiàn)在，你是一位*的（目標身份），擁有（期望的教育背景），并積累了（特定的工作年限及經(jīng)驗），你的主要職責是（與任務緊密相關的工作內容）。同時，你精通以下技能：（列出所需能力）。這樣的設定不僅有助于模型快速進入狀態(tài)，還能確保任務執(zhí)行的準確性和效率。
- 工作流拆分：復雜任務的解決之道
在與大型語言模型交互時，工作流（workflow）的拆分是一項至關重要的輸入技巧。面對復雜任務，有效的拆分不僅能提升模型的處理能力，還能檢驗我們的任務分解能力。
工作流實質上是對任務的逐步拆解，將復雜任務分解為多個易于管理的部分。在這個過程中，我們可能會發(fā)現(xiàn)某些環(huán)節(jié)是AI難以獨立完成的，這時就需要我們人工介入，實現(xiàn)人機協(xié)同。這在當前AI技術尚未達到全面智能（AGI）水平的背景下尤為常見。
例如，當用戶請求我們?yōu)槠渚帉懸粋€自動抓取、總結并排版文章的提示詞時，我們首先會根據(jù)用戶的任務描述，為其繪制一個詳細的工作流程圖。這一步驟不僅有助于我們更好地理解任務需求，還能為模型提供一個清晰、可執(zhí)行的指導框架。