注册了chatGPT,试了几下,感觉一般般,然后根本在吃灰。
看到一篇文章蛮好的,相似于,以特定的方法去提问,答复的作用会更好。
以下简略总结文章内容,能够看知乎原文

TL;DR

  • 询问的模版是:立人物(可选) + 述问题 + 定方针 + 补要求(可选)
  • 能够找旅行攻略、规划课程纲要、模仿面试官、生成图片等
  • 练习让答复更精准:持续指令、奖惩指令、构建学习-作业-日子的3维度场景等
  • 学习上:AI辅佐加工和解释常识、使用 AI 完成与大师对话式学习、使用 AI 完成辅佐阅览等
  • 作业上:数据剖析、产品文档、会议邀请等
  • 日子上:健身教练、营养师等

怎样问:立人物 + 述问题 + 定方针 + 补要求

一个好的提示词是由:立人物 + 述问题 + 定方针 + 补要求,这四部分构成的!!

1:【立人物】指的是:引导AI进入详细场景,为 AI 赋予行家身份。

2:【述问题】指的是:告知AI你的困惑,你的问题,以及为AI弥补问题所需求的背景信息。

3:【定方针】指的是:告知AI你的需求,你期望它为你做到什么。

4:【补要求】指的是:告知AI,它的答复需求留意什么,或许你想让它以什么方法来回复你。

怎么询问chatGPT得到更好答案

1. 找旅行攻略

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2. 规划课程纲要

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还能够是其他任意课程,我问了个乒乓球的

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3. 模仿面试官

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4. 生成图片

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5. 辅佐简略作业

请你扮演数据发掘和剖析专家。

我公司预备入局AI大模型创业,但是对当下AI商场的局势不太清楚,请你帮我收集一些AI大模型范畴的剖析陈述

请留意:

  1. 把你收集到的内容以表格的方法展现

  2. 请你对收集到的内容,进行剖析,并提出你的意见

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怎样练习让答复更精准

GPT 由于思想链技术让它具有了,多轮对话以及了解&结合上下文语境的才干。

所以,咱们就能够经过不断的对其**”喂数据”&“投指令”的方法,**对 AI 进行练习。

1. 持续指令

首要,ChatGPT 单次最大输出是不会超越2048个字符的,如果答复超出这个长度,被字段阶段,此时输入持续,能够看到之后的文本

其次,能够对第一次答复进行持续追问

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能够用相似以下提示词

  • 请用小孩子都能听懂的比方进行解释
  • 请供给不小于 5 个比方
  • 请从XX范畴里选比方
  • 请你用生动口语化的方法进行答复,
  • 请扩写…
  • 请归纳…

奖惩指令

简略说,经过必定或许否定,让答复到达你的 满意方针。

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**对于生成的内容,符合要求,就用必定词汇,**比方:非常好,请持续坚持这种方法。

对于不符合我要求的地方,就用否定词汇,比方说:不对,你错了,请重新,要求 XXX。

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加场景

场景的三个维度:

  • 学习
  • 作业
  • 日子

学习场景1:使用 AI辅佐加工常识,解释常识,供给启示

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学习场景2:使用 AI 完成与大师对话式学习

你把思路搬迁一下,把它换成孔子、庄子、孟子、毛泽东、拿破仑、苏格拉底….

总归任何一个你感兴趣,你想和他对话的伟人。

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学习场景3:使用 AI 完成辅佐阅览,提高了解效率。

请你帮我提炼下这段文本的要点。要求:请用通俗易懂的言语,并附上容易了解的事例

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学习场景事例4:使用AI完成各大范畴的入门教练,导师

这个场景,对于那些想建立某范畴体系,或许想体系研讨某范畴的同学,简直是福音。

总归任何你想研讨的范畴,都能够让AI为你指路。

当然,在学习场景下,除了这些还有 N 多场景,比方,做我的英文教练、争辩教练、学习作用检测师等等…..

比方这个技术学习的事例…..

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作业场景1:数据剖析

请你扮演数据收集和剖析专家,帮我收集近十年的中国考研数据

请留意:

  1. 请你重点收集报考人数,录取比例这两个数据,并以表格出现
  2. 请根据数据,你再剖析下,并提出你的洞见
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作业场景2:产品的PRD文档

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作业场景3:会议邀请

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日子场景事例1:用 AI 做健身教练~

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日子场景事例2:用 AI 做营养师~

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总结

这里放出这些场景事例,只是供你开阔思路启示用的,比方自身并不重要,比方场景背面的发掘思路才是你真实应该学习的。

只需你能围绕着【你三维度的日常轨道】去对自己做体系整理,在整理的过程中,每一个场景跳出来的时候,都考虑下,该场景能够和AI结合的点,有就记载,没有就跳过….

只需你认真完成这个过程,那你必定能够挖出大量有用的场景,以及独特用法,而这些你亲手发掘出来的场景,才是你真实刚需,且能为你立刻解决问题的场景!!

留意:所生成的答案也不是百分百的正确,在许多时候它也会存在胡编乱造的答案。

所以对于一些重要场景的内容,咱们还需求对它进行手工润色,修改,以及对它给的信息进行溯源核对。

总归,纵有 AI 辅佐,也不要损失独立考虑的才干,无论是现在还是未来,独立考虑的人才干控制 AI,而不是为 AI 所控~