OpenAI 總裁 Greg Brockman 都在社交媒體「X」上轉發分享的 o1 提示詞寫法

最後更新於 2025 年 1 月 13 日 - 作者: Lazy Kar

Ben Hylak 最新發佈的 o1 提示詞範例，引來 OpenAI 總裁 Greg Brockman 在社交媒體 X (前稱 Twitter) 上轉發分享。

以下內容由 Lazy Kar 根據 Ben Hylak 的提示詞與文章《o1 Isn't a Chat Model》整理：

如何高效使用 o1 模型?

o1 模型與傳統的聊天模型（如 Claude 3.5 或 4.0）有明顯的不同。傳統聊天模型的使用流程往往是從一個簡單的問題開始，模型會根據有限的上下文嘗試回答。如果需要更多資訊，它可能會主動詢問，或者根據用戶的進一步指導進行改進。

不過，使用 o1 模型的方式則截然不同。o1 模型不會主動尋求上下文，且只會根據表面資訊進行回答。因此，為了獲得最佳效果，用戶需要主動向 o1 提供盡可能多的上下文資訊，並清晰設定目標與期望輸出的格式。

根據作者 Ben Hylak，o1 提示詞較佳寫法可分為以下四個部份:

1. 清楚定義目標 (Goal)

目標是整個提示的基礎，它決定模型輸出的方向。使用簡潔且具體的語言描述預期結果，避免模糊措辭。

具體做法

▪️明確列出需求，例如範圍、細節和重點。

▪️提供一個完整的目標陳述，幫助模型理解你真正想要的內容。

範例

「我需要一份有關舊金山附近 2 小時內中等長度健行路線的清單，每條路線應該提供獨特的冒險體驗，且較少為人所知。」

2. 返回格式 (Return Format)

為了讓結果易於理解和使用，用戶需要明確要求返回的資訊結構，規定 o1 模型傳回資訊的格式。

具體做法

▪️詳細說明所需的數據欄位等資訊結構。

▪️以及形式呈現結果，例如清單、表格、段落等。

範例

「請返回 3 條健行路線的清單，包括以下資訊：路線名稱（如 AllTrails 上的名稱）、起點地址、終點地址、距離、車程時間、健行時長，並說明每條路線的獨特之處。」

3. 警告 (Warnings)

加入警告提示，能幫助 o1 模型進行自我檢查，避免產生錯誤或虛構內容。

具體做法

▪️提醒模型檢查資訊來源或驗證數據的準確性。

▪️針對可能出現的錯誤，明確提示模型需要注意的細節。

範例

「請確認每條健行路線的名稱是正確的，並確保其真實存在；還要核對所需的行車時間與健行時長的準確性。」

4. 背景資訊 (Context Dump)

與 o1 互動時，描述與任務相關的上下文，幫助模型理解你的需求與偏好，有助於提高回應的準確性與相關性。

具體做法

▪️提供你自己的背景、經驗、喜好以及可能的限制條件。

▪️若涉及多個參數，逐一說明其具體要求。

範例

「作為背景資訊，我和女朋友非常喜歡健行，我們已經完成了舊金山周邊的大部分路線（例如 Presidio 和金門公園）。最近我們去了 Mt. Tam 完整路線，包括樓梯到 Stinson 的部分——雖然很棒，但實在太長了。這次我們希望探索不同的景點，並且仍然希望有海景。如果路線能以一頓早餐作為結束會更好，類似 Mt. Tam 的感覺。此外，我們不會再見幾週，因此這次的獨特性非常重要。」

如何高效使用 o1 模型