ChatGPT提问技巧

学会提问 5个月前 lida

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ChatGPT 提问技巧

ChatGPT工作原理：

ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）技术的聊天机器人，它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，采用了深度学习和自然语言处理技术。

这里先简单解释一下ChatGPT的工作原理：

预训练：在训练过程的第一阶段，ChatGPT通过分析大量的文本数据，学习语言结构、语法、单词之间的关系以及其他相关知识。这使得它能够理解自然语言，并具备一定程度的常识和事实知识。微调：在第二阶段，ChatGPT会进行微调，以便更好地适应特定任务。在这个过程中，模型使用有标签的数据进行训练，这些数据包括输入和与之相对应的正确输出。通过这种方式，ChatGPT学会了如何根据给定的输入生成合适的回复。注意力机制（Transformer模型）：ChatGPT的核心组件是注意力机制，它帮助模型确定输入文本中哪些部分是重要的。通过这种机制，模型可以关注到输入中的关键信息，并根据这些信息生成恰当的回答。自回归：在生成文本时，ChatGPT采用自回归的方式逐个生成单词。在每个步骤中，它都会参考前面生成的单词来预测下一个单词。这样，ChatGPT可以生成连贯、有意义的回复。

ChatGPT就是通过分析大量的文本数据，学习到了自然语言的各种规律。然后，它利用注意力机制和自回归的方式，根据输入生成恰当的回答，这使得ChatGPT能够在各种场景下与人类进行有效的交流。

角色定位：

通过ChatGPT的API Reference和相关的Guide文档，我们了解到发送信息时，会包含一个role参数，其中有一个system的值，而这个system的作用，是在对话开始前，帮AI定位角色，该定位将影响当前对话的所有返回内容。如：system=”你现在扮演一位思想及说话语气像莎士比亚的私人助手”，之后你向GPT出的任何问题，GPT都会以莎士比亚的口吻回复你。

这个system参数，在很多ChatGPT聊天机器人里都没有体现，但我们可以把角色代入作为对话的第一句，以便ChatGPT了解他的定位，并在后续聊天中提供更符合我们要求的回答。

ChatGPT提问技巧

提供示例：

有的时候，我们给ChatGPT做好了角色定位，但输出的结果仍然不符合我们预期，这又是什么原因呢？如我们第一节讲到的，ChatGPT的数据都是基于预训练得到的，而且回复的时候，只是采用自回归的方式逐字生成答案。所以，ChatGPT每次回答问题的时候，输出的每一个字其实都是概率问题，这就导致输出结果的不稳定。我们如何让他的回答尽量贴近我们的要求呢？答案就是，给他提供示例。

我们现在给AI设定一个角色，“一个具有五年经验的资深公众号文案”，之后让他根据ChatGPT话题写一篇500字的文案，但是他输出的文案风格和文笔都不是你想要的，这个时候，你就可以把你想要的风格和文笔，发给ChatGPT，让他去学一遍，我们称之为“喂数据”。之后再让他根据提供的示例重新提供一份，这样输出的文案就能更符合你的要求了。