LLM可以帮忙写文案、写剧本、写论文？相信很多小伙伴当初都是被LLM的这个爆裂功能路转粉的。

这种文本生成的能力——通常也被叫做AIGC(人工智能生成内容)，就是LLM的扩展能力。

本篇我们跟着吴恩达老师的课程，学习如何激发LLM这个最受欢迎的能力——扩展(Expanding)。

1.激发扩展能力的提示词

(1)什么是LLM的扩展能力

LLM的扩展能力是指基于一小段文字或指令或主题，让LLM生成连贯、有逻辑的长文本。

LLM的扩展能力使得LLM可以生成更长、更丰富的文本，可以用在很多创作类的工作：

写营销文案
写工作报告
创意策划(Brainstorming)
…

(2)如何激发LLM的扩展能力

我们可以这样构建提示词：

明确的指令词，让LLM知道是写文章还是出点子，如"请撰写…"，“请设计…"。
明确的内容要求，如"以xxx为主题"，“涵盖xxx内容要点"，“针对xxx举个例子"，“用新潮有趣的文字风格"。
提供背景信息，让LLM更好的模拟语境。如"你是个童话大王”，“这是给总裁的汇报材料”。

2.实战案例

笔者最近在研究Java编程语言的面试题，要针对一些难度大的面试题编写案例解析。

以下面这道面试题为例，用LLM的扩展能力来帮忙：

制定提纲
生成文章内容
优化部分章节

面试题如下：

1
2
3
4
5
以下有关垃圾收集器，说法正确的有：（    ）
A. ParNew收集器支持多线程垃圾收集，所以不会回收停顿。当老年代选择CMS收集器后，新生代智能选择Serial或ParNew收集器。
B. Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器，其目标是达到一个可控的吞吐量。MaxGCPauseMillis参数值设置越小，系统垃圾手机速度越快。
C. CMS收集器出生标记和重新标记阶段均需要停顿。CMS收集器若出现Concurrent Mode Failure，虚拟机就会启动Serial Old收集器进行垃圾回收。
D. G1收集器可用于新生代和老年代的垃圾回收。

STEP1.制定提纲

画虎先画骨。先跟LLM头脑风暴一下，把案例提纲定下来。

让LLM生成题目解析案例的提纲。

我的提示词如下：

LLM的回答如下：

LLM给出了一个相对全面的目录结构，结合LLM带来的灵感，最终目录确定如下：

1.题目描述：描述Java面试题原文
2.题目解析：对每个选项进行分析，说明是否是正确答案
3.知识点解读：列出该Java试题涉及的知识点，并做解读
4.知识点总结：对知识点做总结，说明用途和错误影响
5.推荐学习资料：该知识点相关的学习资料

STEP2.生成文章内容

接着让LLM根据目录提纲生成案例主体内容。

我的提示词如下：

LLM的回答如下：

LLM根据提纲很好的生成了案例内容，对试题四个选项的解析、正确答案的识别也很到位。

STEP3.优化部分章节

知识点解读是重点章节，增加一些示例可以帮助读者更好的理解。

所以，让LLM帮忙优化知识点解读章节的内容，增加代码示例：

我的提示词如下：

LLM的回答如下：

LLM不仅精通自然语言，同时也是个编程语言专家，所以生成代码示例的任务也很轻松的完成了。

STEP4.编写正式文稿

LLM已经帮忙完成了文稿内容的生成和优化，现在该笔者我出马了。

笔者的意见是——稿件内容审核通过，可以用于发布 😄

3.小结

本文介绍了激发LLM扩展能力的提示词技巧，让LLM成为设计、写作等工作中的得力助手。

扩展提示词的构建方法：

明确的指令词，让LLM知道是写文章还是出点子，如"请撰写…"，“请设计…"。
明确的内容要求，如"以xxx为主题"，“涵盖xxx内容要点"，“针对xxx举个例子"，“用新潮有趣的文字风格"。
提供背景信息，让LLM更好的模拟语境。如"你是个童话大王”，“这是给总裁的汇报材料”。

至此，我们已经完成了吴恩达老师提示词课程的学习，包括：

提示词的基本原则
提示词的四个组成要素，及通用使用技巧
提示词实战，解锁LLM四大能力：总结、推理、转换、扩展

LLM是个"通才”，而且还在快速成长，提示词是我们与这个"通才"对话的主要接口。小伙伴们也都行动起来吧，用好提示词，轻松驾驭LLM。

4.资料汇总

本技术专栏：
- 《【chatGPT】学习笔记24-提示词解读1-提示词基本概念》
- 《【chatGPT】学习笔记25-提示词解读2-通用技巧》
- 《【chatGPT】学习笔记27-提示词解读3-实战案例之摘要总结》
- 《【chatGPT】学习笔记28-提示词解读4-实战案例之推理》
- 《【chatGPT】学习笔记30-提示词解读5-实战案例之转换》
- 《【chatGPT】学习笔记31-提示词解读6-实战案例之扩展》
吴恩达提示词课程：
- 原文：https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction
- 翻译：https://jherculesqz.gitbook.io/chatgpt-prompt-engineering-for-developers-1/

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