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將中文翻譯成英文是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)提示。該提示只說明了任務(wù)——“中文翻譯英文”,沒有給出示例。 為什么要給出示例?示例增加獲得期望結(jié)果的概率。大多數(shù)人習(xí)慣使用標(biāo)準(zhǔn)提示,難以生成期望的結(jié)果。比如,大多數(shù)人都會(huì)這么問 ChatGPT:
從這段文字中提取機(jī)場(chǎng)代碼:“我想從奧蘭多飛往波士頓”有時(shí)這么問能得到期望結(jié)果,但有時(shí)卻不能。為了大概率得到期望結(jié)果,你必須在提示詞中添加示例。你應(yīng)該這么問: 從這段文字中提取機(jī)場(chǎng)代碼:
文字示例1:“我想從洛杉磯飛往邁阿密?!睓C(jī)場(chǎng)代碼示例1:LAX,MIA文字示例2:“我想從納什維爾飛往堪薩斯城?!睓C(jī)場(chǎng)代碼示例2:BNA,MCI先讓 ChatGPT 學(xué)習(xí)示例,再讓 ChatGPT 通過學(xué)到的模式去完成任務(wù)。你可以通過輸入隨機(jī)機(jī)場(chǎng)代碼,來測(cè)試 ChatGPT 是否學(xué)會(huì)了這個(gè)模式。一個(gè)測(cè)試?yán)樱?
從這段文字中提取機(jī)場(chǎng)代碼:文字:“我想從奧蘭多飛往波士頓”機(jī)場(chǎng)代碼:你將會(huì)有 99% 的概率,得到正確機(jī)場(chǎng)代碼——MCO,BOS。 研究發(fā)現(xiàn), 示例中的答案是否正確并不重要,但標(biāo)簽空間是重要的。即使給個(gè)錯(cuò)誤的標(biāo)簽,ChatGPT 也能從中學(xué)習(xí)到正確的模式。比如,即使你給的示例中機(jī)場(chǎng)代碼是錯(cuò)誤的,ChatGPT 一樣能學(xué)習(xí)到模式,并且給你正確的答案。無論示例是否正確,都要給出示例。
以[領(lǐng)域]專家的風(fēng)格撰寫關(guān)于[主題]的文章,具有10年以上的經(jīng)驗(yàn)。為了更加個(gè)性,你可以添加形容詞來調(diào)整你的提示。比如,你想寫一篇 500 字博客文章,主題是人工智能如何取代人類。如果你用下列提示詞,會(huì)得到非常普通的文章。
寫一篇關(guān)于人工智能如何取代人類的500字博客文章如果你添加一些形容詞,比如鼓舞人心的、諷刺的、引人入勝的和娛樂性的,會(huì)得到非常個(gè)性的文章。
以具有10年以上人工智能經(jīng)驗(yàn)的專家風(fēng)格撰寫一篇有趣的500字博客文章,解釋為什么AI不會(huì)取代人類。用幽默的例子解釋。示例中,AI 專家的風(fēng)格、有趣、幽默等形容詞,為 ChatGPT 生成的文本增色。添加形容詞還有一個(gè)好處,生成的文本很難被 AI 檢測(cè)器檢測(cè)到。 你還可以先生成內(nèi)容,再使用形容詞撰寫文章。比如,在寫博客之前,你可以先生成博客的主要內(nèi)容。
生成關(guān)于“AI不會(huì)取代人類”的5個(gè)事實(shí)
有了“5個(gè)事實(shí)”之后,提供給 ChatGPT,就能幫助你寫一篇更加個(gè)性的文章。
#事實(shí)1 #事實(shí)2 #事實(shí)3 #事實(shí)4 #事實(shí)5 使用上述事實(shí)以具有10年以上人工智能經(jīng)驗(yàn)的專家風(fēng)格撰寫一篇有趣的500字博客文章,解釋為什么AI不會(huì)取代人類。用幽默的例子解釋。
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