文章主题：高质量的问题, 详细的回答, 有效的沟通技巧
为了获得精确的回应，我们建议您在提出问题时，务必提供足够的背景信息或上下文。如此一来，人工智能系统就能更好地理解您的意图，进而给出更为相关性的回答。否则，如果问题缺乏关键细节或背景，系统可能会对您的意思进行推测，这可能导致最终给出的回应失去准确性。以下是一些示例：
指令中包含更多的细节可以获得更相关的答案
差的提问
好的提问
差的/好的提问
差的提问
好的提问
差的提问
好的提问
让模型扮演一个角色
GPT的系统消息（system）可用于指定模型在其回复中使用的角色（GPT扮演的角色或行为表现的描述）。
差的提问
好的提问
使用分割符清晰地指示输入的不同部分(分隔符可以是”””,””, <>,<\tag>)
对于像这样的简单任务，使用分隔符可能不会影响输出质量。然而，任务越复杂，消除歧义就越重要。不要让 GPT 为了理解你所要求的内容而费力。
示例1
示列2
示列3
指定完成任务所需的步骤
在面对某些任务时，为了让模型能够更加清晰地理解和执行，提供详细的步骤指引是非常有帮助的。具体来说，可以将一个庞大的任务拆分成若干个小步骤，并逐一列举出来，如此一来，有助于提高模型的理解能力和操作效率。通过这样的任务分解方法，可以使模型在处理任务时更加得心应手，从而达到更好的执行效果。
示例
提供例子(提供少量示例）
在撰写文章时，为了确保内容具有通用性和适用性，我们通常会采用“通用说明”的形式来呈现，这种方式往往比通过“示例演示”任务所展示的内容更加高效。然而，在某些特定的场景下，直接提供示例可能会更加直观和易于理解。因此，我们需要灵活运用这两种方式，根据实际情况进行选择，以达到最佳的效果。
示例
指定所需的输出长度
作为一名文章写作高手，我可以告诉你，要生成符合特定长度的输出，你可以向模型提出要求。这些目标长度可以基于单词、句子、段落或要点等元素来设定。然而，值得注意的是，单纯地要求生成特定数量的单词并不能确保最终的结果具有高度精确性。相反，该模型在生成具有固定数量的段落或要点方面更为可靠，从而保证了输出质量。
示例1
示例2
示例3
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