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Open AI官方指导使用教程！手把手教你使用GPT

Open AI官方指导使用教程！手把手教你使用GPT 软积木
2023-06-14
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导读：值得收藏的GPT使用技巧
负责国内AIGC头部社群运营，精准掌握北京、上海、成都等多地前沿信息，日常举办AIGC大会、沙龙和比赛，ChatU.AI 产品免费试用，欢迎关注！（试用链接：m.chatu.pro)
OpenAI 在官方发布文档，如何提高GPT使用效果：GPT best practices。

事实上，学会提问才是掌握GPT的重要一步，下面小编以ChatU.AI为例，带大家解锁GPT使用秘诀。


提高GPT效果6种方式
  • Prompt指令清晰
  • 提供参考文本
  • 将复杂任务分解化
  • 让GPT思考一下
  • 企业私有数据训练
  • 系统化地测试变更


一、Prompt指令清晰

标准 Prompt 是一种通过提供模型要完成的特定任务来引导 ChatGPT 输出的简单方法，所以为了从 ChatGPT 获得最佳结果，了解如何正确引导模型是非常重要的，以下是编整理的具体方法，可收藏反复实践。


1.Prompt包含详细信息，以获得更准确的答案

例如，跳水冠军是谁VS2008年奥运会中，跳水冠军是谁？显然第二个的提问方式得出的答案准确率更高。


2.角色 Prompt 技术


角色 Prompt 技术是一种通过指定模型要扮演的特定角色来引导 ChatGPT 输出的方法。该技术对生成针对特定上下文或受众量身定制的文本非常有用。

要使用角色 Prompt 技术，您需要为模型提供明确而特定的角色。例如，如果您正在生成客户服务响应，则可以提供“客户服务代表”等角色。

Prompt 公式：“以[角色]身份生成[任务]”，例如，以小红博主生成文案。

、

3.提供模型案例

属于控制生成提示是一种技术，它允许在生成文本时对输出进行高度控制。这是通过向模型提供特定的输入，例如模板、特定的词汇表或一组限制条件，以指导生成过程而实现的。

例如，参照下文，写一个类似的诗+“下文”



4.Prompt语意明确

例如指定输出的长度时可以根据单词、句子、段落、要点等的计数来指定。


二、提供参考文本

属于控制生成提示是一种技术(它允许在生成文本时对输出进行高度控制。)

是通过向模型提供特定的输入，例如模板、特定的词汇表或一组限制条件，以指导生成过程而实现的。

1.指示模型使用参考文本进行回答



2.提示模型使用参考文本中的引用进行回答



3.可解释性软提示

可解释性软提示是一种技术，它允许在提供更多的灵活性的同时控制模型生成的文本。

这是通过向模型提供一组受控输入以及关于所需输出的其他信息来完成的。该技术可提供更可解释性和可控的生成文本。

任务：完成一个句子；说明：完成应符合特定作者的风格；提示公式：“以[特定作者]的风格完成以下句子：[插入句子]”

例如，以鲁迅“我大抵是病了，横竖都睡不着，坐起身来点起了一支烟，这悲伤没有由来，黯然看着床头的两个枕头，一个是我的，另一个也是我的。”的风格完成以下句子我大概是累了，不想上班。


三、将复杂任务分解为简单任务


1.聚类提示

聚类提示是一种技术，它允许模型基于某些特征将相似的数据点分组在一起。这是通过向模型提供一组数据点，并要求它基于某些特征将它们分组成簇来实现的。

这种技术对于数据分析、机器学习和自然语言处理等任务非常有用。

例如新闻文章的聚类
任务：将相似的新闻文章分组在一起
说明：文章应基于主题进行分组
提示公式：“基于主题将以下新闻文章分组成簇：[插入文章]”

2.对于需要非常长对话的对话应用程序，总结或过滤以前的对话。

3.课程学习技术

它允许模型通过首先在更简单的任务上进行训练并逐渐增加难度来学习复杂任务。要使用 ChatGPT 的课程学习提示，应该向模型提供一系列任务，这些任务逐渐增加难度。

例如逐段概括长文档并递归构建完整概要，对于非常长的文档，我们可以使用一系列的查询来分段总结文档的每个部分。然后，将各部分的总结进行连接和总结，进而进行再总结。


四、让GPT思考一下

1.“让我们思考一下”提示


该方法是一种用来鼓励ChatGPT 生成反思和沉思性文本的技巧。该技巧对于写作论文、诗歌或创意写作等任务非常有用。


“让我们思考一下”提示的公式很简单，就是先说“让我们思考一下”，然后再加上一个主题或问题。


例如，让我们思考一下，古人为什么用十二时辰来计时。



2.借助推理得出/验证答案


内心独白的思想是指导模型将要对用户隐藏的输出部分放入一种易于解析的结构化格式中。然后在向用户展示输出之前，解析输出并只让部分输出可见。另一种方法是使用一系列查询，其中除最后一项外，所有的输出都对最终用户隐藏。


首先，模型自己解答问题。



接下来，让模型使用所有可用的信息来评估学生的解答是否正确。


最后，可以让模型使用自己的分析来构造一个有帮助的导师的回答。

五、企业私有数据训练

1.嵌入训练使得答案准确高效

嵌入式训练可以根据企业实际需求和特点量身定制问答内容，使得结果输出更具针对性和准确性。

2.使用代码执行来执行更准确的计算或调用外部 API

通过调用已经构建好的外部API，开发人员可以节省大量时间，无需从头开始构建新功能或服务。这有助于加快应用程序的开发。


六、系统化地测试变更

通过为 GPT 提供其他工具的输出来弥补它们的弱点，例如评估程序（或称为"evals"）对于优化系统设计非常有用。


以上是原文中所有提到的核心策略及示例，我尽量使用了ChatU.AI帮助大家更好地理解。

END

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