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如何創(chuàng)建高質(zhì)量的提示,領先99%的ChatGPT用戶?-世界今熱點

2023-04-29 12:59:02 來源:開智學堂


(資料圖片僅供參考)

作者:邊心竹來源:公眾號「億些記錄」 當你提出一個問題,ChatGPT 能給出想要的答案嗎?它是一個簡單的聊天機器人嗎?你覺得它難用嗎?使用 ChatGPT 時,大部分人都會犯三個錯誤: 提示詞缺少示例。 忽略了通過角色控制 ChatGPT 的行為。 讓 ChatGPT 猜測事物,而不是提供信息。 想要領先 99% 的 ChatGPT 用戶,你需要糾正錯誤,學會如何創(chuàng)建高質(zhì)量的提示。

01在提示詞中增加示例

使用標準提示,可能會一次性解決問題,但并非總是如此。什么是標準提示? 只包含了任務,沒有包含示例、角色等信息。比如:
將中文翻譯成英文
是一個標準提示。該提示只說明了任務——“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)人習慣使用標準提示,難以生成期望的結(jié)果。比如,大多數(shù)人都會這么問 ChatGPT:
從這段文字中提取機場代碼:“我想從奧蘭多飛往波士頓”
有時這么問能得到期望結(jié)果,但有時卻不能。為了大概率得到期望結(jié)果,你必須在提示詞中添加示例。你應該這么問: 從這段文字中提取機場代碼:
文字示例1:“我想從洛杉磯飛往邁阿密。”機場代碼示例1:LAX,MIA文字示例2:“我想從納什維爾飛往堪薩斯城?!睓C場代碼示例2:BNA,MCI
先讓 ChatGPT 學習示例,再讓 ChatGPT 通過學到的模式去完成任務。你可以通過輸入隨機機場代碼,來測試 ChatGPT 是否學會了這個模式。一個測試例子:
從這段文字中提取機場代碼:文字:“我想從奧蘭多飛往波士頓”機場代碼:
你將會有 99% 的概率,得到正確機場代碼——MCO,BOS。 研究發(fā)現(xiàn), 示例中的答案是否正確并不重要,但標簽空間是重要的。即使給個錯誤的標簽,ChatGPT 也能從中學習到正確的模式。比如,即使你給的示例中機場代碼是錯誤的,ChatGPT 一樣能學習到模式,并且給你正確的答案。無論示例是否正確,都要給出示例。

02扮演一個角色

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

03為你的提示添加個性

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——為提示添加個性。這是什么意思?是指添加風格描述。 添加風格描述可以幫助你的文本獲得特定的語氣,提高正式程度,符合領域風格。一個提問模板如下:
以[領域]專家的風格撰寫關(guān)于[主題]的文章,具有10年以上的經(jīng)驗。
為了更加個性,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,會得到非常個性的文章。
以具有10年以上人工智能經(jīng)驗的專家風格撰寫一篇有趣的500字博客文章,解釋為什么AI不會取代人類。用幽默的例子解釋。
示例中,AI 專家的風格、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好處,生成的文本很難被 AI 檢測器檢測到。 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不會取代人類”的5個事實

有了“5個事實”之后,提供給 ChatGPT,就能幫助你寫一篇更加個性的文章。

#事實1 #事實2 #事實3 #事實4 #事實5 使用上述事實以具有10年以上人工智能經(jīng)驗的專家風格撰寫一篇有趣的500字博客文章,解釋為什么AI不會取代人類。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,會產(chǎn)生中間推理步驟。模型會解釋它的推理過程,而不是直接給出答案。 為什么推理過程很重要?推理過程通常會導致更準確的結(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,便會顯示推理過程。這樣 ChatGPT 回答時,便會顯示推理過程。一個標準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“請你一步一步思考”之后,ChatGPT 在解決數(shù)學問題時,解釋了推理過程,得到了準確的結(jié)果。 在算術(shù)、常識推理和符號推理任務中,思維鏈提示會極大地提高結(jié)果的正確率。

小結(jié)

本篇文章詳細解釋了四個方法: 在提示詞中增加示例 扮演一個角色 為你的提示添加個性 思維鏈提示 這些方法能夠幫助你更好地和 GPT 對話,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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