注意力机制是ChatGPT背后非常重要的技术，它决定了这款工具如何理解和生成文本。如果你能理解这一机制并运用它来构建你的提示词，你就能更有效地使用ChatGPT。如果你忽视了这一点，那你在使用ChatGPT时就像是在碰运气。
这篇文章就讲一下如何通过注意力机制，来提升我们编写提示词的技巧，文章有两项内容：
1.根据ChatGPT注意力机制提炼提示词编写技巧
2.分享通过注意力机制编写的几段成品提示词
需省流的朋友，直接复制提示词，文末有介绍提示词终极用法。
什么是注意力机制？
探索学习LLM时，我们不可避免地会遇到一个核心概念——注意力机制(Attention Mechanism)。
这个机制的灵感来源于我们人类是如何将注意力集中在对当前任务重要的信息上，而忽略其他不相关的信息。
你可以把它想象成当你阅读文本或听人说话时，你的大脑是如何工作的：当你集中注意力阅读或听某人说话时，你并不是平等地对待每一个词，而是会更加关注那些对当前内容或上下文更为重要的词。
这种“关注”的程度，就可以理解为“注意力”。
而在大语言模型中，注意力机制帮助模型确定：在生成下一个词或者理解句子时，应该重点关注文本的哪些部分。
这个机制在深度学习领域掀起了不小的风浪，尤其是在处理自然语言的任务时，它成为了一个必不可少的的基础架构。
ChatGPT的注意力机制
ChatGPT的核心也是这个基础的注意力机制。通过这个机制，ChatGPT能够理解和分析长句子或复杂结构中的关联。
比如在处理这样一个句子时：“在战国时期，赵国的国王听说燕国的国王因为骄傲自大而失去了民心，于是决定派遣赵胜出征燕国，期望能够趁机扩大领土。”
注意力机制能够帮助ChatGPT理解“赵国的国王”和“派遣赵胜出征燕国”之间的关系，以及其他词语和词组之间的交互和联系。
有兴趣深入了解注意力机制的朋友，可以通过阅读相关论文、视频教学资源，进一步了解。
如何利用注意力机制编写提示词？
下面我们进入主题，看看如何利用注意力机制编写提示词，我当然不会拿着论文一点点分析。
直接让ChatGPT提炼方法论，教我们使用注意力机制编写提示词：
参考提示词
为了更好地适应和利用ChatGPT中的注意力机制，我们应该如何构建和编写prompt?
请提供具体的策略和方法，以确保我们能够最大限度地提高模型对我们输入的响应质量。
上面这些图是ChatGPT从最底层的注意力机制特性，告诉我们编写优秀提示词的技巧。
大家可以仔细看看，这种方式得出的提示词技巧，跟那些脑补来的，摸奖来的提示词有何不同？欢迎后台留言或者社群内讨论。
ChatGPT给出的这个编写提示词的技巧，已经非常全面了，有耐心的朋友可以多去运行几次，榨干ChatGPT的价值，尽量多的收集提示词技巧，这比花钱学习编写提示词方法靠谱的多。
基于注意力机制的提示词优化器
那既然ChatGPT非常懂这些提示词编写技巧，就让它按照这个方法每次帮我优化提示词，用我之前介绍过的提示词优化器模板，配合这次ChatGPT给的技巧，组合一个提示词优化器2.0版本
参考提示词
作为一名对ChatGPT优化提示词有丰富经验的专家，我希望你能遵循以下最佳实践指南来优化以下给定的提示词。
最佳实践指南包括：
清晰表达意图、提供充足的上下文、使用完整的句子和结构、指导模型的答案风格、利用迭代和细化以及适当利用注意力机制。
优化的目标是确保ChatGPT能够理解和响应提示词，并生成高质量的内容。请根据这些指南，详细描述你的任务或问题，并提供任何相关的背景信息或上下文。如果你的问题与之前的对话有关，确保提供足够的信息来建立联系。使用完整的句子和清晰的结构来表达你的意图，并明确指出你希望答案的格式或风格。不要害怕提供长句子或复杂结构，因为ChatGPT的注意力机制能够处理这些复杂的输入。
需优化的提示词 = {{{ 请帮我写一篇ChatGPT教程科普文章，会发表到微信公众号。}}}
下图是得到的提示词，这个还是交互式提示词，之前费老大劲才去仿写OpenAI的交互式提示词。
用这段提示词生成的文章如下，大家可以评估下效果。
关于注意力机制，除了上面提示词优化器的应用，还可以使用其注意力权重标注的特性，对文章的关键词进行可视化权重标注，对仿写文章也很有帮助，这块涉及概念比较多，后续整理好再分享给大家。
我写这篇文章的目的，其实是想说，作为非AI技术人员，只需初步理解一些大语言模型的原理，就能对我们用好AI工具有很不错的提升。
不要被那些高深的论文吓到了，既然我们都在研究如何使用ChatGPT，那就让它帮我们学习这些难啃的知识。
文章中提到的两段提示词，都是可以很多次的发给ChatGPT，把它多次的返回结果进行整理提炼，可以有很多收获。第一段提示词会收获很多提示词编写技巧，第二段会收获把文章写好的元提示词。
学习&合作，移步公众号：zzksvip
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