克服通用AI输出：基于约束的提示策略

这篇文章强调了使用LLM时的一个常见挑战：产生通用、“AI式”内容的趋势。 提出的指定负面约束（要避免的单词/短语）的解决方案是一种将模型从其训练数据的统计中心转移开的实用方法。 这强调了提示工程的重要性，而不仅仅是简单的正面指令。

• •由于模型倾向于其训练数据的平均值，ChatGPT的输出听起来可能很通用。
• •指定要避免的单词和短语比“更人性化”等一般性指令更有效。
• •详细的否定约束有助于引导模型远离产生平淡、企业化的内容。