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阅读: 我试验了高级 AI 提示词的效果,结论:它们并不值得 [译]
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在盲测中,我们团队的多数市场人员认为简单 AI 提示词的效果更好
Prompt 语宙 > 强化 AI 学习 > 我试验了高级 AI 提示词的效果,结论:它们并不值得 [译]
强化 AI 学习

我试验了高级 AI 提示词的效果,结论:它们并不值得 [译]

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最近更新: 2024年9月21日 下午6:16
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为了验证高级 ChatGPT 提示词是否物有所值,我们投入了约 80 美元购买了五个此类提示词,并在市场团队成员中进行了盲测。

阅读目录
实验过程“高级”提示词的构成结论

简而言之:它们并不值得。

实验过程

我所做的步骤如下:

  1. 注册了一个销售 ChatGPT 提示词的服务,并挑选了五个和 SEO 相关的提示。
  2. 制作了这些提示词的简化版本(平均 27 个词,相比之下高级提示词为 227 个词)。
  3. 将这些提示词输入给 ChatGPT。
  4. 收集输出结果,并在 Ahrefs 市场团队中进行盲测投票,询问他们认为哪个输出结果更佳。

共有 15 人参与了这项投票。

这是调查结果:

在盲测中,我们团队的多数市场人员认为简单 AI 提示词的效果更好
在盲测中,我们团队的多数市场人员认为简单 AI 提示词的效果更好

高级提示词仅在两个任务中才略胜一筹。

鉴于购买这些预设提示词需要花费一定金额(有时甚至很多),我对它们是否真正物有所值持怀疑态度。如果你没有付费购买这类服务,我认为你并没有什么损失。

“高级”提示词的构成

我们测试的所有“工程化”提示词基本上有着相似的结构。

我尝试分析了其中的模式:

一个“工程化”提示词的构成
一个“工程化”提示词的构成

具体来说,包括以下几个方面:

  1. 角色 – 要求 ChatGPT 扮演具备特定技能的专业人士或专家。
  2. 目标语言 – 指定 ChatGPT 以特定语言进行回应。
  3. 极具细节的指令 – 要求 ChatGPT 以非常详尽的方式执行特定动作。
  4. 强调类人写作风格 – 要求 ChatGPT 使用特定的语调或风格进行写作。
  5. 特定的输出格式 – 要求 ChatGPT 按照特定的格式输出,比如 markdown、表格、代码框等。

结论

这个实验并不具备学术性或科学性,它只是一个有趣的非正式测试。目的是为了看看“工程化”的提示词是否能够比简单指令更好地完成任务——至少从人类的角度来看。

然而,根据实验结果,我并不认为“高级”提示词真的能给我们带来太多额外的价值。开始时尝试简单的提示词,然后根据需要进行逐步改进可能会更好。

因此,不必浪费金钱购买提示词。不如将资金用于升级 ChatGPT Plus。

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