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AIGC|一文讲清如何向ChatGPT科学提问,快进来学→

473 2023-09-23

本期摘要

随着ChatGPT的快速流行,越来越多人开始使用它。网络上各路大神各显神通,训练出了一批令人感慨的“智能助手”,然而许多使用者想要获得同样的AI助手,却苦于不知从何开始。


ChatGPT虽然入门容易,但精通却不易。针对这一问题,本文整合了网络上许多相关资料,重点介绍“如何向ChatGPT科学提问”,为大家提供系统的、可学习的方法论。

作者

尉雪婷 | 新媒体技术运营

不会用AI的运营不是好的打工人~

随着近几个月ChatGPT的快速流行,越来越多的人为了尝鲜而开始使用ChatGPT。(此处默认大家都会访问ChatGPT,不会可以搜索相关教程)

但是更多的人在度过了初期闲聊的蜜月期后,对于GPT进入了所谓的倦怠期,表现为:好像用也行,不用也行?

出现这样的问题很大程度上是因为没有掌握如何利用ChatGPT,如何将其融入自身的工作、学习乃至生活中。

本篇文章围绕此问题查阅汇总了网络上许多相关资料,重点告诉大家如何“使用”ChatGPT,以及如何将其转化为生产力。

01

如何使用

关于ChatGPT如何使用,可能有小伙伴要问了“不就是聊天吗,这不是有手会打字就行?”

然而简单的聊天其实也大有学问,不然为何人家的是AIGC,到一些人手上这就成了“AI智障”了呢?想要获得更加符合你需求的出乎意料的答案,在问答过程中也是有技巧的,下面为大家一一道来:

一、问答原理

首先我们需要了解ChatGPT的问答原理

其本质上是一种先进的语言模型,建立在Transformer 架构之上,可以处理大量数据并生成高质量的文本。因此我们想要获取最佳答案就需要不断地使用提示词(Prompts)引导模型。

不同的提示词可以直接决定你所收到的回答的质量。

我们可以看一个例子:

简单表达问题

细化表达问题

这个例子可以很明显看出,同样是向ChatGPT索要武汉旅游攻略,前者简单提问后得到的只是一个空泛的旅游介绍,仍然需要自己对这些信息进行二次加工才可以使用。而后者在精细了提示词后则输出了一份较为详细,可行性更高的攻略。(当然也可以通过补充,再次细化攻略,这个后面再聊)

// Prompts(提示词)主要由以下三个部分组成

● 任务:明确而简洁地陈述提示要求模型生成的内容。

● 指令:模型在生成文本时应遵循的指令。

● 角色:模型在生成文本时应扮演的角色。

、常用提问方法

我们可以通过以上各部分提示词的组合使用来达到我们的需求,下面介绍几种常用的提问方法。

// 基础指令提问法

此类问答方法是通过提供特定的指令来引导ChatGPT回答问题,适用于简单而明确的任务。换言之,你可以将ChatGPT当成一个百科全书来直接提问。

提问公式:按照以下【指示】生成回答。

举例:

此类提示词通常适用于简单的百科式问答,不需要多余的思考,省去查询资料时间。

// 问题情境模拟法

通常我们使用ChatGPT是用来解决工作或是生活中遇到的问题,这时我们可以通过描述特定的情境来帮助ChatGPT理解问题及其背景,以便于更好的回答问题。

此类方法可以总结为一套提示词公式:

对于ChatGPT提问,完全可以套用这套公式,让自己的提问更加行之有效。

还是以刚才的旅游攻略为例,我们来套入公式看看

此类提示词公式更加适合于有较为特定的情景化问题,可以通过语言修饰来不断细化自己的提问,得出满意的回答。

附:语文教案设计例子

// ITTO提问法

ITTO是Input、Tools and Techniques、Output的缩写,即输入、工具和技术、输出。在项目管理中,ITTO可用于梳理各种工作的过程,帮助项目工作者快速理清工作思路。

此外,结合表格的要求,可以利用ITTO提问法向ChatGPT提出问题.

例如:以表格的形式,输出制定项目章程所需要的输入、工具技术、和输出。

// 参考资料提问法

参照资料提问是一种通过引用外部资料来辅助提问的方法,以提高问题的准确性和权威性。这种提问方法适用于需要依赖数据、事实和背景知识来支持问题的场景,可以帮助提问者更好地理解问题,并得到更准确的答案。

照例看一个例子,

(这篇回答还未写完,仅截取了一部分回答)

参考资料提问法适用于许多场景,特别是当人们需要获取或使用特定信息或知识时,可以通过参照资料来帮助他们更好地提问。

三、优化回答方法

以上介绍了常用的提问方法,但是还有小伙伴提出简单的问答并不能满足他的要求,也没达到网上所谓的代替某一职业的程度,这时候就需要你来耐心调教一下属于你的ChatGPT了。

ChatGPT展示了三种重要的能力:语言生成、世界知识以及上下文学习。前面两项很好理解,是大部分人都能够上手的,而上下文学习则是帮助你锻炼出自己的AI助手的重要条件。

GPT能够自动联系我们的上下文,也就是说我们可以在同一个对话窗口通过不断地“喂数据”&“纠正改错”的过程来锻炼出一个符合我们要求的AI模型。

具体如何训练AI模型,可以概括为”继续“指令、”切换“指令以及”纠错“指令

// “继续”指令

很多小伙伴在使用ChatGPT的时候应该也发现了其回答是有字数限制的,一旦超过这个界限,回答会被强行截断。事实上这种情况也经常发生,毕竟ChatGPT大部分回复都非常“长”!这个时候其实只需要在对话框中输入“继续”就能够延续上文的回答。

举个例子:

很显然这篇回答还未写完

通过“继续”可以让GPT把话说完,得到一个相对完整的答案。

// “切换”指令

这个指令是对之前的"继续"指令的进一步发展。在最初的问题提出后,你可以通过切换问答角度来继续向GPT提出追问,通过多次追问来进一步详细化获得的回答。

看个例子,仍然以教师身份撰写教案

可以看到这一版教案较为简洁的列出了教学基本过程,但是老师备课肯定还需要更加详细的流程,这时就可以切换提问重点。

在与GPT的日常交流中,"切换"指令是一种常用的工具。通过不断改变提问角度和补充重点,我们可以获得更全面的答复。这种方法可以帮助我们逐步完善回答,最终得到一份更加详尽和完善的回答。

// “纠错”指令

网络上有人将ChatGPT比喻成“一个全知全能的小孩”,所以要对待小朋友,应当及时纠正其错误,并演示正确的方法。在这样的反复循环下,就能够锻炼出一个期望下的AI。

以微博博主@祝佳音的示范为例,他通过对GPT不断地鼓励以及纠错,塑造了一位具有地道“北京腔”的AI:

可以看出来,GPT的学习能力是很强的,只要能够及时纠正其错误,肯定其表现,就能够生成你所期望的内容了。

到此GPT的使用方法已经讲的差不多了,本篇文章从提问方法到优化指令全方位介绍了一下“如何向ChatGPT科学提问”这个主题。

而在掌握了ChatGPT的使用方法后,接下来就要思考如何将其变成“生产力”来辅助我们了,相关内容敬请期待下一期推文~

参考资料:
1. 《万字干货 : ChatGPT 从零完全上手实操指南!》——常青
2. 《一文掌握向 ChatGPT 提问的四大科学问法》——张永彬
3. 《The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques》——Ibrahim John

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原文链接: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MzUyOTgwMQ==&mid=2247523338&idx=1&sn=2462866549f1976a650f45b1cccd3335&chksm=c02fa7acf7582eba07148bc778e5ba7d63c2ff6dcf87a85aadbe38bf717813a18fab27fa624a#rd