区分GPT提示好坏的差异_知识

区分GPT提示好坏的差异

CHATGPT - 指令教学在撰写chatGPT提示时，要充分考虑以下五个关键方面，以获得更好的AI生成回应。接下来，我们将逐一深入了解这五个方面，并为每个方面提供一个示例。

CHATGPT - 指令教学1上下文:提示应为AI模型提供清晰的上下文和指导。它应明确预期的输出类型，并可包含相关信息、关键词或示例来引导模型。

举例:

较差提示:“写一个关于狗的故事。“

较好提示:“写一个关于一个名叫Max的淘气狗在城市中展开冒险并与当地当局惹上麻烦的创意故事。”

CHATGPT - 指令教学2清晰度:提示应该清晰明了，避免让AI模型产生困惑。避免使用可能导致意想不到或不希望的输出的模糊或歧义的语言。

举例:

较差提示:“让它看起来很好。”

较好提示:“创造一个具有现代简约风格的美观设计，融合蓝色和绿色的色

调。”

CHATGPT - 指令教学3长度:提示应该简洁明了。避免使用过长或复杂的提示，以免让AI模型难以处理或淡化预期的方向。

举例:

较差提示:“写一篇详细的关于从古至今的技术历史的文章，包括所有主要的发明、发现和对社会和文化的影响。”较好提示:“写一篇简洁的关于工业革命对现代技术和社会的影响的文章。“

CHATGPT - 指令教学4开放性: 好的提示应该让AI模型发挥创造力，生成原创内容。避免使用过于限制性或引导性的提示，这可能限制AI模型生成多样化或创新输出的能力。

举例:

较差提示:“写一首关于玫瑰的押韵诗。”较好提示:“创作一首以玫瑰之美为灵感的诗歌，探讨它们的色彩、香气、象征意义以及它们唤起的情感。”

CHATGPT - 指令教学5伦理考虑:提示不应违反伦理标准或宣扬有害或不适当的内容。避免使用可能导致歧视、冒犯、偏见或其他不道德输出的提示。

举例:

较差提示:“写一篇关于负面八卦的文章。”

较好提示:“写一篇关于公众人物如何克服困难并积极影响他人的故事。”

GPT4的核心原理是：深度学习。

GPT4是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它是GPT列的最新版本。GPT-4 的原理是通过大规模的语料库训练神经网络模型，从而实现自然语言生成、文本分类、机器翻译等多种自然语言处理任务。GPT-4的出现标志着深度学习技术在自然语言处理领域的进一步发展，也为人工智能的发展带来了新的机遇。

GPT4的核心原理是深度学习技术。深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它通过多层神经网络模型来实现对数据的自动学习和分析。在自然语言处理领域，深度学习技术已经被广泛应用，例如机器翻译、文本分类、情感分析等任务都可以通过深度学习技术来实现

GPT4的训练过程是基于大规模的语料库。语料库是指包含大量文本数据的数据库，例如维基百科、新闻报道、社交媒体等。GPT-4通过对这些语料库进行训练，从中学习到自然语言的规律和模式，从而实现对自然语言的理解和生成。

GPT-4的应用领域非常广泛。在自然语言生成方面，GPT-4 可以实现自动写作、自动对话、自动摘要等任务。在文本分类方面，GPT-4可以实现情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等任务。在机器翻译方面，GPT4 可以实现多语言翻译、实时翻译等任务。

100个让ChatGPT更听话的技巧

提供明确的背景信息以帮助ChatGPT更好地理解问题

通过提供详细和相关的背景信息，你可以帮助ChatGPT更准确地理解你的问题，并生成更具针对性和有深度的回答。

具体解释

通过提供明确的背景信息，你可以帮助ChatGPT更好地理解问题的上下文和相关细节。这种方法有助于消除潜在的歧义，使ChatGPT能够更全面地理解你的需求，并生成更具针对性和有深度的回答。相比之下，如果缺乏足够的背景信息，ChatGPT可能无法准确理解问题的全貌，导致回答不准确或难以理解。

举例说明:

不提供明确背景信息的问题"ChatGPT，近年来，人们对环境问题越来越关注。你认为我们应该采取什么措施来保护环境

举例说明:

提供明确背景信息的问题"ChatGPT，近年来，全球变暖、气候变化和生物多样性丧失等环境问题日益引起人们的关注。在这个背景下，你认为我们应该采取什么措施来保护环境

举例说明:

在这个示例中，原始问题提及人们对环境问题的关注，但没有具体的背景信息。而提供明确背景信息的问题提及了全球变暖、气候变化和生物多样性丧失等环境问题，为ChatGPT提供了更准确的背景信息，有助于生成更具深度和相关性的回答。

回答效果:

通过提供明确的背景信息，你会观察到回答效果的提升。ChatGPT将能够更全面地理解问题，并生成更具针对性、深度的回答。在上述例子中，ChatGPT可能会提到减少温室气体排放、促进可再生能源的使用、保护自然生态系统等措施来保护环境。这样的回答将更准确、全面，并与你提供的背景信息密切相关。按照这个技巧进行提问后，你可以期待ChatGPT更好地理解问题，并生成更具深度、准确性的回答这种方法有助于提高交互的效果，使ChatGPT的回答更加全面、相关，并更符合你的期望。

100个让ChatGPT更听话的技巧

使用清晰的语言和简明的句子

在与ChatGPT交互时，你应尽量使用简单、易懂的语言，并确保你的指令或问题清晰明了

具体解释

通过使用清晰的语言和简明的句子，你能够帮助ChatGPT更好地理解你的意图。简单易懂的表达方式有助于避免歧义和误解，从而使ChatGPT能够给出更准确和清晰的回答。相比之下，使用复杂的语言和句子结构可能导致ChatGPT难以理解你的具体需求，产生含糊或模糊的回答。

举例说明:

不好的提问

"ChatGPT，告诉我如何修理一台电脑。

举例说明:

更好的提问

"ChatGPT，如何解决电脑无法启动的问题"

举例说明:

在这个示例中，不好的指令可能过于笼统，难以在一次回答中详尽地涵盖整个电脑修理过程。而更好的指令则要求ChatGPT提供一些在启动开机方面的电脑维修技巧，使得ChatGPT可以给出更具体、易懂的回答。

回答效果:

按照这个技巧进行交互后，你会注意到回答的效果有所改善。ChatGPT将更有可能以简洁明了的语言给出一些针对电脑维修的简单技巧，例如如何清洁键盘、重启电脑等。这样的回答更易理解，更符合你期望的简明回答。通过使用清晰的语言和简明的句子，你可以帮助ChatGPT更好地理解你的需求，并生成更易懂、精炼的回答。这种方法有助于提高交互的效果，使ChatGPT的回答更加清晰、明了，并且更符合你的期望

gpt是一名人工智能语言模型，也被称为AI助手。是由计算机程序编写而成，可以模拟人类的语言交流，为用户提供各种服务和帮助。可以回答用户的问题、提供信息、执行任务等，帮助用户解决各种问题。

ChatPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型。ChatGPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。

ChatGPT是一种预训练模型，它是通过在大规模语料库上进行无监督学习而得到的。在预训练阶段，ChatGPT可以学习到自然语言的语法、语义和上下文等信息，从而可以生成自然流畅的文本。在应用阶段，ChatGPT可以通过微调等方式对特定任务进行优化，从而可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。

ChatGPT的优点在于它可以生成自然流畅的文本，可以进行多轮对话，并且可以根据上下文进行理解和回答。它可以用于多种应用场景，比如智能客服、智能问答、智能助手等。同时，ChatGPT还可以不断地通过学习和优化来提高自己的性能和效果。

　　GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。

　　GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。

　　由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。

　　总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。

ChatGPT通用调教方法

调教100个模型总结经验分享

ChatGPT 调教方法

Prompt构成

一个精准调教模型的 Prompt 由以下几个部分构成

1[上下文/背景信息]

2[角色]

3[动词][任务和对象]

4[输出与长度]

5输出可以包括相关的[数据和内容来源

6写作的[风格

7内容主要针对的[目标人群/受众

为了让你再进一步直接“抄作业”，我罗列常用的词汇给你吧，直接用

[上下文/背景信息]

当前事件

历史事件

科技发展

文化背景

社会问题

经济情况

[角色]

作者/作家顾问/专家老师/教育者学生/研究者销售/市场营销人员客户/用户设计师/艺术家投资者/创业家管理者/领导者技术人员/开发者心理学家/治疗师历史学家/研究员讲述者/叙述者

[动词][任务和对象]

描述

分析

解释

预测

比较

设计

创造

区分GPT提示好坏的差异

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