数多くのAI製品の中で、自然言語処理（NLP）技術は、人間と機械をつなぐ橋梁です。NLPは、機械が人間の言語を理解、解釈、生成することを可能にし、より自然で効率的なやり取りを実現します。これにより、ユーザーはテキストや音声を通じてAIとリアルタイムで対話し、情報を取得したり問題を解決したり、タスクを実行したりすることができます。
会話型インタラクションの普及に伴い、プロンプトの精度はAIが生成するコンテンツの質に直接影響を与え、そのためAIモデルが期待される応答を生成するための重要な要素となっています。適切なプロンプトは、AIの出力の質と関連性を大幅に向上させることができ、逆に不適切なプロンプトは満足のいく結果をもたらさない可能性があります。したがって、プロンプトを構築し、最適化する技術を身につけることは、AIと効果的にコミュニケーションし、生産性を高めるための重要なスキルです。
プロンプトとは何ですか？
AIモデルは、大量のテキストを読むことによって言語パターンを学び、常識を理解し、主題知識を身につけるように訓練されます。このプロセスは「訓練」と呼ばれていますが、実際には内容を「理解」しているわけではなく、次に来る単語や文を予測する方法を学んでいるだけです。
使用時、私たちは「プロンプト」を提供することで、AIモデルが次のテキストを予測するように誘導します。効果的なプロンプトは、AIモデルに入力される一連の指示や質問で、単純な質問である場合もあれば、期待される応答を生成したり特定のタスクを実行することを目的とした詳細な説明である場合もあります。
なぜプロンプトを最適化するのですか？
AI製品において、ユーザー体験と結果の差異は主にプロンプトの質から生じます。注意深く構築されたプロンプトは、AIの理解力と応答の関連性を向上させ、ユーザー体験を最適化し、効率を高めます。AI技術が進化する一方で、効果的なプロンプトを構築することに関しては、ユーザーには未だ多くの課題があり、それがしばしば検索ボックスとして誤解されたり簡略化されたりします。
プロンプトの最適化は、AIの正確性、効率、そしてユーザー満足度を向上させるために不可欠であり、特に複雑なタスクを扱う際に重要です。したがって、優れたプロンプトはAIのパフォーマンスとユーザーインタラクションを高める鍵となります。
1. プロンプト設計の難しさは何ですか？
しかし、すべてのユーザーがAIの言語構造を理解できるわけではなく、そのため効果的なプロンプトの作成は依然として挑戦的です。例えば：
- 精確性と曖昧性のバランス：プロンプトはAIを導くのに十分明確でなければなりませんが、具体的すぎるとAIの柔軟性を制限し、曖昧すぎるとユーザーの意図をAIが適切に理解できない可能性があります。
- 言語の複雑性：自然言語の多様性と複雑さにより、同じ要求が様々な表現で行われることがあり、異なる表現方法、文化的背景、言語習慣が異なる結果を生むこともあります。
- コンテクストの情報補完：多段階にわたる対話において、対話の文脈を捕らえ維持することは課題で、以前のやりとりの情報をプロンプトに効果的に伝え、AIがユーザーのニーズを段階的に理解するよう指導しなければなりません。
- AIの限界：ユーザーはしばしばAIの能力について非現実的な期待を抱き、これがAIの処理範囲を超えたプロンプトの設計を招き、満足のいく応答を得られない可能性があります。
- 技術用語の把握：特定の分野、例えば医療、法律、技術業界などでは、ユーザーは業界用語を含むプロンプトを構築するのに十分な専門知識を持っている必要があり、これは専門外の人にとって難題かもしれません。
- フィードバックループの欠如：多くの場合、ユーザーはAIがプロンプトを処理する内部ロジックについてのフィードバックを得ることができず、試行錯誤に基づいたフィードバックでの反復というよりは、試行錯誤的な最適化プロセスになります。
これらを踏まえ、優れたフィードバックを得るためのプロンプトを書くことは、AIの能力の理解、言語の複雑性の掌握、コンテクスト情報の捕捉、曖昧さの回避、技術進化への適応などを含む複雑なプロセスです。
2. プロンプト設計の要点
一般的に、プロンプトを設計する際の以下の要点に従うと、AIとのインタラクション効果が向上します：
- 明確性：プロンプトは明確で精確にユーザーの意図を表現し、AIシステムが正確に理解し、適切に反応できるようにするべきです。
- 簡潔性：明確である一方で、プロンプトはできる限り簡潔であるべきで、冗長を避けなければならず、これによりAIシステムは迅速に処理し応答します。
- コンテクスト関連性：場合によっては、プロンプトは十分なコンテクスト情報を含む必要があり、AIシステムがユーザーの具体的なニーズを理解できるようにします。
- 誘導性：プロンプトは特定の方法でAIシステムが思考または行動するように設計でき、特に複雑なタスクにおいて重要です。
3. プロンプト構造の参考
- AIの役割の設定：プロンプトでAIの役割を明確にすることで、たとえば「ベテラン医師」などとして専門的に回答させることができます。
- プロンプトの明確な構造：プロンプトを整理して構造化し、AIがタスクを理解しやすくします。
- AIの思考過程の表示：AIに思考のプロセスを表示させることで、出力の透明性を高めます。
- 例の提供：テーマを明確にするための例を提示することで、AIがタスクの要求事項を正確に理解しやすくします。
- フィードバックの最適化：AIの初期フィードバックに基づきプロンプトを調整し、応答の質を向上させます。
- 区切り記号の使用：複雑なプロンプトで部分を区切るために区切り記号を使用し、AIが理解しやすくします。
- 具体的な字数の指定：AIへの解答を依頼する際に、字数や数量の要件を明確に指定し、曖昧さを避けます。
AIプロンプト専門家ツール
上記ではプロンプトの設計に関する多くのアドバイスを提供しましたが、ユーザーが完璧なプロンプトの作成にこだわり過ぎると、AIが人間の生活を簡素化するという本来の意図に反することになります。
ユーザーがプロンプトの作成におけるストレスを軽減するために、302.AIは独自に開発したAIプロンプト専門家ツールを提供しています。このツールは、世界のAI大手企業や学術機関の研究成果を集め、様々なプロンプト構造を内蔵しています。これにより、ユーザーに最適なプロンプトオプションを提供し、執筆の難しさを軽減し、AIとのコミュニケーションにおける障壁を簡単に克服し、効率的なインタラクションを実現することができます。
1.高效的需求分析及提示词生成
2.提示词结构模板丰富多样
3.支持历史版本回溯
4.支持多次编辑、一键复制
5.提供即时测试功能
6.界面简洁直观
AI提示词专家-入门指南
AI提示词专家-结构简介及适用场景
1.CO-STAR结构
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C – Context（背景信息）：提供足够的背景信息，帮助AI理解任务的上下文和环境。
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O – Objective（目标设定）：明确说明希望AI完成的具体目标或任务。
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S – Style（风格）：指定AI生成内容的风格，例如正式、幽默等。
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T – Tone（语调）：确定AI生成内容的语调，如礼貌、说服性等。
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A – Audience（受众描述）：描述目标受众的特征，如年龄、兴趣等。
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R – Response（回应类型）：指定AI回应的格式，如表格、段落等。
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社交媒体文案撰写：创建吸引目标受众的内容。
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商业报告生成：生成符合特定风格和语调的商业报告。
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广告创作：为特定产品或服务创建有说服力的广告文案。
2.CRISPE结构
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Capacity and Role（能力与角色）：赋予AI特定的角色，使其能够以该角色的身份来执行任务。
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Insight（洞察）：提供背景信息和充分的上下文，帮助AI更好地理解问题。
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Statement（声明）：明确告诉AI你希望得到什么样的答案或者解释。
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Personality（个性）：设定AI回答问题的个性，如使用特定的语言风格或结构。
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Experiment（尝试）：如果问题较宽泛，可以要求AI提供多个答案或建议，以便用户进行选择。
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营销和广告：生成吸引人的宣传文案。
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教育：创建个性化的学习资料。
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娱乐：创作故事剧本或游戏情节。
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咨询：提供专业领域的建议和报告。
3.AI绘画提示词
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镜头：描述图像的视角和构图，比如广角、微距或是特定的角度。
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光线：指定光源的方向、强度和色温，以及它们如何影响场景和主体。
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主体：明确图像中的主要对象或焦点，包括其特征和动作。
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背景：描述主体所处的环境，包括场景的细节和氛围。
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风格：指定希望图像呈现的艺术风格，如写实、抽象、印象派等。
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氛围：捕捉图像的整体情感和感觉，比如宁静、神秘或是活力。
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艺术创作：艺术家和创意人士使用AI绘画提示词生成视觉图像，激发创造力。
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广告和营销：创建吸引人的广告图像和营销材料。
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教育：辅助教学过程中的视觉展示和解释复杂概念。
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娱乐：为游戏设计和电影制作提供初步的视觉概念。
4.清华大学研究成果
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任务类别（𝒯𝒯\mathcal{T}caligraphic_T）：包含各种类型的问题或任务。
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提示类别（𝒫𝒫\mathcal{P}caligraphic_P）：包含为任务设计的各类结构化提示。
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元提示（Meta Prompt）：一个高层次的提示，用于引导AI模型生成预期的响应。
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递归元提示（Recursive Meta Prompting, RMP）：类似于编程语言理论中的元编程，涉及使用大型语言模型（LLMs）自主设计新的提示。
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复杂推理任务：展示如何将复杂问题分解为更简单的子问题，提高令牌效率，并实现更公平的问题解决比较。
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数学问题解决
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游戏和逻辑问题：解决Game of 24等逻辑游戏问题，成功率达到100%。
5.CoT思维链
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指令（Instruction）：描述问题并告知模型输出的格式。
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逻辑依据（Rationale）：即CoT的中间推理过程，包含问题的解决方案、中间推理步骤以及与问题相关的任何外部知识。
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示例（Exemplars）：以少样本的方式为模型提供输入输出对的基本格式，每个示例包含问题、推理过程与答案。
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复杂推理任务：CoT适用于需要复杂推理的任务，如计算或编程问题，而不是简单的单项选择或序列标记任务。
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大模型应用：CoT适用于使用大模型的场景，尤其是当参数量的增加无法显著提升模型性能时。
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多模态互动：CoT可以用于多模态互动，减少幻觉，计划与基于LLM的智能体合作等场景。
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理论角度：当大模型的训练数据表现出变量的局部簇结构时，CoT将会展现极好的效果。
6.变分法
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定义目标分布：确定优化的目标，即希望模型达到的最佳响应或行为。
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参数化分布：选择一个参数化的分布来近似目标分布，这些参数可以通过训练来调整。
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优化目标：通过最小化目标分布和参数化分布之间的差异（如KL散度）来优化参数。
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迭代更新：不断迭代更新参数，直到找到最优解或达到收敛条件。
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复杂任务的自动化：在需要自动化处理复杂任务时，通过优化Prompt可以提高模型的响应质量和效率。
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个性化响应：在需要模型根据用户的具体需求提供个性化响应的场景中，变分法可以帮助模型更好地理解和适应用户的需求。
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资源受限的环境：在计算资源受限的情况下，通过优化Prompt可以减少模型的计算需求，提高效率。在计算资源受限的情况下，通过优化Prompt可以减少模型的计算需求，提高效率。
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模型微调：在需要对预训练模型进行微调以适应特定任务时，变分法可以作为一种有效的微调手段。
7.Q*
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定义状态空间：确定与用户交互的每个可能的状态，例如用户的查询、历史行为等。
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定义动作空间：确定在每个状态下可能采取的动作，即不同的提示词。
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定义转移概率：估计在给定状态下，采取某个动作后转移到另一个状态的概率。
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定义奖励函数：确定每个状态-动作对的奖励，这可以是用户对提示词的正面或负面反馈。
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学习最优策略：通过算法（如价值迭代、策略迭代）来学习在每个状态下选择最佳动作的策略，以最大化累积奖励。
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个性化推荐：在娱乐和电商等行业中，MDP用于根据用户的历史行为和偏好优化个性化推荐提示词。
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营销与广告：在营销领域，MDP帮助优化广告投放策略，通过选择最佳的提示词来提高广告的点击率和转化率。
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用户体验优化：在游戏、应用和用户引导中，MDP用于设计和优化提示词，以提升用户体验和留存率。
8.RISE
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角色 (Role)：定义场景中人或实体的特定角色或功能。
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输入 (Input)：指定需要考虑的必要输入或因素。
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步骤 (Steps)：要求提供实现期望结果所需采取的详细步骤。
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期望 (Expectation)：描述期望的结果、成果或期望。
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项目管理：在项目管理中，RISE可以帮助明确项目角色、所需输入、执行步骤和项目期望结果。
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工作流程优化：在工作流程优化中，RISE可以指导如何通过具体步骤实现效率提升和结果优化。
9.o1-style
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保持提示词简洁明了：o1模型能够理解并响应简短清晰的指令，无需复杂的指导。
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避免链式思维提示：由于o1模型内部已经执行推理，因此不需要提示模型“一步步思考”或“解释推理过程”。
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使用分隔符：使用三重引号、XML标签或章节标题等分隔符，以清晰地区分输入的不同部分，帮助模型正确解读和定位内容。
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限制额外上下文：在提供额外上下文或文档时，只包含最相关的信息，以防止模型的响应过度复杂化。
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数据分析：在需要从大量数据中提取有用信息并做出决策的场景中，o1-style提示词可以帮助模型快速理解问题并提供解决方案。
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问题解答：在需要模型提供直接答案的场景中，o1-style提示词可以确保模型给出简洁明了的回答。
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自动化任务：在自动化流程中，o1-style提示词可以帮助模型理解任务要求，并执行相应的操作。
10.微软优化法
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初始进化方法设计：设计一个通用的初始进化方法，引导模型进行指令重写。
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进化轨迹分析：分析指令的进化过程，识别问题和失败案例。
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进化方法优化：根据分析结果动态调整进化策略。
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多重优化策略：执行多次并行优化和验证，选择最佳策略。
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迭代改进：重复上述过程，直至达到预设的优化次数或进化失败率不再下降。
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多模态数据训练：适用于图像、音频等多种数据类型的训练。
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个性化AI助手训练：用于创建和优化特定领域或用户群的AI助手指令集。
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教育领域应用：自动生成和优化教学指令，实现个性化的AI辅助教学。
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自动化科研辅助：帮助研究人员自动生成和优化实验设计和数据分析指令。
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创意写作与内容生成：用于优化广告文案、故事情节等内容生成指令。
11.OpenAI优化法
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写清晰的指令：确保模型不需要猜测用户的需求，以提高输出的相关性和准确性。
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提供参考文本：通过提供上下文或示例来引导模型生成预期的响应。
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将复杂任务分解为更简单的子任务：帮助模型逐步处理复杂问题。
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给模型时间“思考”：允许模型处理和生成更深入的响应。
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使用外部工具：利用外部资源来增强模型的能力。
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系统性地测试变化：通过迭代测试来优化提示词的效果。
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自然语言处理任务：如文本分类、情感分析、机器翻译等，通过优化提示词来提高模型的性能。
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对话系统和聊天机器人：通过优化提示词来提升对话的流畅性和相关性。
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内容创作：在创意写作、广告文案生成等场景中使用优化的提示词来激发创意。
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教育和研究：在教育科技和学术研究中使用优化的提示词来引导模型提供更准确的信息。
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技术文档和支持：在技术写作和文档生成中使用优化的提示词来提高信息的准确性和可读性。
12.Claude优化法
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明确具体的输入：提供明确和具体的指令，包括语言、格式、长度和风格等要求。
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角色定义：将Claude视为一个具有特定角色的实体，如客服机器人，以提高针对性和适应性。
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上下文关联：利用Claude的上下文记忆能力，无需重复预设的角色和情景设定。
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行为预期：明确告知Claude你的输入和期望输出，减少误解和冗余。
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反馈和评价：根据Claude的输出提供反馈，以改善其内容生成能力。
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内容多样性和创造性：鼓励使用多样化和创造性的内容，激发Claude的创造力。
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逻辑和语法构造：使用逻辑和语法结构来构造内容，确保输出的逻辑性和语法正确性。
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复杂问题解决：需要模型逐步推理和解答的问题。
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内容创作：生成故事、诗歌、笑话等多种类型和风格的内容创作。
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交互式对话：在需要模型记住角色、情景和行为预期的交互式对话中。
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反馈学习：模型根据用户的反馈和评价进行学习和改进的场景。
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多模态数据处理：处理包含图像、音频和视频等多模态数据的问题解决。
13.自定义提示词优化指令