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(資料圖片僅供參考)

作者：邊心竹來源：公眾號(hào)「億些記錄」 當(dāng)你提出一個(gè)問題，ChatGPT 能給出想要的答案嗎？它是一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人嗎？你覺得它難用嗎？使用 ChatGPT 時(shí)，大部分人都會(huì)犯三個(gè)錯(cuò)誤： 提示詞缺少示例。 忽略了通過角色控制 ChatGPT 的行為。 讓 ChatGPT 猜測(cè)事物，而不是提供信息。 想要領(lǐng)先 99% 的 ChatGPT 用戶，你需要糾正錯(cuò)誤，學(xué)會(huì)如何創(chuàng)建高質(zhì)量的提示。

01在提示詞中增加示例

使用標(biāo)準(zhǔn)提示，可能會(huì)一次性解決問題，但并非總是如此。什么是標(biāo)準(zhǔn)提示？ 只包含了任務(wù)，沒有包含示例、角色等信息。比如：

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。

02扮演一個(gè)角色

假如你正在為一場(chǎng)工作面試做準(zhǔn)備，讓 ChatGPT 扮演面試官，你就能模擬一場(chǎng)逼真的工作面試。 如你所見，ChatGPT 是在面試你。你可以把 ChatGPT 變成一個(gè)語言導(dǎo)師，幫助你練習(xí)外語。你也可以讓他變成一個(gè)電影評(píng)論家，分析你想看的任何電影。 你只需要用“扮演一個(gè)……”提示詞開頭，然后添加細(xì)節(jié)。

03為你的提示添加個(gè)性

除去讓 ChatGPT 直接扮演角色之外，我們還可以通過另一種方式賦予角色特性——為提示添加個(gè)性。這是什么意思？是指添加風(fēng)格描述。 添加風(fēng)格描述可以幫助你的文本獲得特定的語氣，提高正式程度，符合領(lǐng)域風(fēng)格。一個(gè)提問模板如下：

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。

04思維鏈提示

什么是思維鏈提示？在提示詞中添加示例，并在示例中解釋推理過程。在思維鏈提示中，模型在給出問題的最終答案之前，會(huì)產(chǎn)生中間推理步驟。模型會(huì)解釋它的推理過程，而不是直接給出答案。 為什么推理過程很重要？推理過程通常會(huì)導(dǎo)致更準(zhǔn)確的結(jié)果。如何使用思維鏈提示？你只需要在提示詞中提供示例，并在示例中解釋推理過程。這樣 ChatGPT 回答時(shí)，便會(huì)顯示推理過程。這樣 ChatGPT 回答時(shí)，便會(huì)顯示推理過程。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)提示與思維鏈提示比較如下： 來源：Language Models Perform Reasoning via Chain of Thought 如你所見，在你添加“請(qǐng)你一步一步思考”之后，ChatGPT 在解決數(shù)學(xué)問題時(shí)，解釋了推理過程，得到了準(zhǔn)確的結(jié)果。 在算術(shù)、常識(shí)推理和符號(hào)推理任務(wù)中，思維鏈提示會(huì)極大地提高結(jié)果的正確率。

小結(jié)

本篇文章詳細(xì)解釋了四個(gè)方法： 在提示詞中增加示例 扮演一個(gè)角色 為你的提示添加個(gè)性 思維鏈提示 這些方法能夠幫助你更好地和 GPT 對(duì)話，讓你獲得自己想要的答案。超越 99% 的使用者，大道坦坦，光明就在前方。 ■來源：You’re Using ChatGPT Wrong! Here’s How to Be Ahead of 99% of ChatGPT Users。 本文在此基礎(chǔ)上有部分本地化處理和解釋，以便讀者閱讀和理解。

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