在第一回中，你已经知道大模型就是一个见多识广的普通人，既然它是一个人，自然而然会想到，我们是不是可以利用大模型来完成原本人才能做的事。

回忆一下，当你和一个普通人交流时，你会做些什么？

很简单，你会说一句话，对方会根据你说的话进行回应，接着你又会根据对方的回应继续说，以此类推。

既然大模型是一个普通人，你们之间的交流也没有太多区别。同样你对大模型说一句话，大模型会对你的话进行回答，接着你又说下一句，大模型又会继续回答，以此类推。

通常，你对大模型说的话叫做“提示词”，它就是用来提示大模型应该做什么。

或许你听说过一个东西，叫做“提示词工程”。它的作用就是针对不同的任务，告诉你应该如何去写提示词，才能让大模型的回答更符合你的要求。

这篇文章中我不会教你如何做提示词工程，而是会告诉你一些更通用的知识，让你理解如何才能更好的使用大模型。

关于如何使用大模型，你只需要记住一点，也是最重要的一点，没有之一，那就是“清楚的告诉它，你想让它做什么”。

怎样才算是清楚的告诉了大模型，你想让它做什么？其实很简单，具体来说你只需要做两件事，第一，尽可能详细的描述你的需求；第二，补充给大模型，它所不知道的信息。

我们先来看看第一件事，尽可能详细的描述你的需求。

大模型本身已经学习过海量的互联网知识，它就像一本巨大的百科全书，可以迅速的查找相关的知识，拿来所用。但是它和普通人一样没有读心术，无法准确的猜出你在想什么。

想象一下，你想请朋友帮你写一封邀请函，如果你只对他说“帮我写一封邀请函”，我猜你的朋友听完后只会挠挠头，脑子里冒出一连串的问题。你要邀请谁？什么时间？什么场合？邀请来做什么？邀请函的语气要正式还是活泼？

同样的，如果你对大模型说“帮我写一封邀请函”，它也只会写一份通用的邀请函格式。

这时候为了得到你真正想要的邀请函，你就需要更加详细的告诉大模型，你想要怎么样的邀请函。

例如，“请你帮我写一封生日派对邀请函，邀请小明参加，下周六（7月26日）下午2点在我家客厅举行，语气活泼一点，最后记得提醒带礼物。”

比如你想让大模型帮你制定一份当天的菜单，如果你只是对它说“请帮我制定一份今天的菜单”。

如果你能增加更详细的需求，得到的菜单就会更加符合你想要的菜单。

接下来，我们来看看第二件事，补充给大模型，它所不知道的信息。

在 白话大模型——第一回 大模型就是一个见多识广的普通人 中你已经知道了，大模型所有的知识都是通过训练获得。如果你问它一个它在训练中没有见过的内容，他就无法回答。所以你需要在模型的提示词（也就是上下文）中，补充给它额外的信息。

例如，你在公众号中看到一篇文章 Scratch项目练习步骤 ，你希望大模型可以帮你总结这篇文章的内容，应该怎么办？

你还是可以将大模型想象成你的朋友，如果你直接对朋友说”请帮我总结《Scratch 项目练习步骤》这篇文章的内容“。这时他脑子里又会浮现出了满头的问号。scratch是什么？它怎么练习？我都没有读过这篇文章要怎么总结？

大模型也一样，如果它在训练中没有读过这篇文章，也无法准确的总结文章内容，只能自己瞎编一些它学过的相关知识。

这时候提示词中除了你刚刚写的要求，还应该加入这篇文章的内容。你可以想象成你把文章发给大模型看，同时要求它帮你根据文章内容做一份总结。

我猜你在使用大模型应用时，一定听说或者使用过联网搜索功能。它其实就是在给大模型的提示词中，增加从网络上搜索到的相关信息。

例如，你可以将你自己想象成一个大模型。当别人问你今年的世俱杯哪支球队夺冠时，你会怎么做？

如果你看过世俱杯比赛，你可以直接回答对方的问题。如果你没看过呢？你是不是会先去百度一下世俱杯夺冠球队的相关的信息，然后再根据搜到的内容回答对方的问题。

上面这一系列操作其实就是联网搜索功能。不同的是大模型自己不会使用百度，所以在大模型App中，会有一个程序来帮助它进行搜索，再把搜索到的结果像上面需要总结的文章一样，加入提示词中，这样大模型就能回答它没有学过的问题。

类似的，文件上传或者知识库等功能，本质上也是在用不同的方法，为提示词中增加更多与问题相关的信息，使得大模型能够回答的更好。我会在之后的文章中更详细的讲解它们。

除此之外，还有一些使用大模型的小技巧。

第一，让大模型进行角色扮演。例如你想要提问它关于法律的问题，那就可以在提示词中让它扮演一个经验丰富的律师。

第二，与大模型进行多轮对话逐渐明确问题。想象一下你和人讨论问题时，往往不可能只说一句话就把问题讨论清楚，通常需要进行多轮对话，才能获得满意的结果。与大模型对话也是一样，你开始给它的可能只是一个模糊的需求，它回答的也是一个更通用的答案。在此基础上，你可以反复对他提出修改要求，以获得更好的回答。

第三，格式化输出。这个技巧可能普通人很少会用，但是如果你想在编程中，将自己的程序与大模型结合起来使用时，往往会很有用。现在的大模型大多都能输出JSON格式的回答，我也会在之后的文章中更详细的解释它。

敲黑板划重点：

1. 1. 使用大模型最重要的事，就是通过提示词，清楚的告诉它，你想让它做什么。
2. 2. 清楚代表你要尽可能详细的描述你的需求。
3. 3. 清楚代表你要补充给大模型，它所不知道的信息。
4. 4. 其他使用小技巧，让大模型进行角色扮演、与大模型进行多轮对话、格式化输出。

 

 

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