探索ChatGPT隐藏的提问方式:从海量数据中提取高质量答案

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前言

在当下,ChatGPT受到了众多用户的追捧,人们通过它提出问题并期待获得解答。然而,ChatGPT的功能远不止于此,除了常规的一问一答形式,它还具备多种隐含的提问方式,你渴望深入了解吗?今天,我们将向你展示如何运用Prompt技术,从ChatGPT庞大的数据海中精炼出优质答案,让我们一同揭开ChatGPT的神秘面纱!

以下是本文目录:

1.什么是Prompt

2.如何使用Prompt帮助提问ChatGPT

2.1种子词提示

2.2对话提示

2.3鼓励性提示

2.4知识整合提示

2.5自一致性提示

2.6情感分析提示

2.7训练ChatGPT

3.总结

一、什么是Prompt

在引导大家探索如何从ChatGPT中获取优质答案之前,让我们先来简要了解一下Prompt的概念。Prompt是一种可以激发创意、指导思考的工具,它可以引导我们的思维走向更深入、更具有创造性的方向。通过使用Prompt,我们可以更好地聚焦于问题本身,从而更高效地找到合适的答案。因此,在使用Prompt时,我们需要充分理解其作用,以便更好地将其应用于实际问题解决中。

Prompt,作为由OpenAI于2015年推出的自然语言处理模型,其基础架构源于强大的GPT(Generative Pre-training Transformer)处理模型。这一先进的模型能够通过大规模数据的预训练,实现对自然语言表达的高质量生成,并在有标记数据的微调下,进一步优化其性能。然而,尽管Prompt处理模型在不断发展壮大,但研究者们仍发现其在应对生活场景方面存在一定的局限性,这使得提问者在获取预期回答时可能会感到失望。因此,为模型提供更精确、更贴合实际需求的输入显得尤为关键。接下来,我们将详细介绍几种在提问模型领域中表现优异的常见模型。

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(图片来源于网络)

二、如何使用Prompt帮助提问ChatGPT

在记忆中搜索问题的方法,往往能让我们快速找到答案。比如,当我们要了解一位明星或者是某个企业的详细信息时,过去我们习惯于在搜索框内输入“xxx明星是谁”或“xxx公司从事什么业务”。甚至更为简洁的方式是直接输入“xxx明星”、“xxx企业”并按下回车键,这样就能迅速找到所需的信息。

在Prompt中,所采用的搜索策略被称作“零样本、一致样本和少量样本Prompting方法”。简而言之,该策略利用极少的示例或甚至不使用示例,借助大型语言模型对自然语言版本的生成进行预测。

以 Prompt 为例,我们可以看到它的智能化搜索功能是如何通过大数据与强大算法为我们提供更加精准、便捷的信息获取体验的。尽管我们可能并不清楚具体哪位明星是 Prompt 的目标,但它的预测能力却能为我们提供相关线索,让我们能够快速地了解这位明星的基本情况。这种高效的搜索方式,实际上是在充分利用数据与算法的优势,以实现更加精确、便捷的信息提取。因此,当我们使用 Prompt 时,可以享受到一种智能化的信息检索体验,这无疑是我们信息时代的一大进步。

在接下来的篇幅中,我将为大家展示几种常见的Prompt提问方法,让我们更加深入地了解这种提示性语言模型的魅力所在。

2.1种子词提示

作为一名文章写作高手,我将对原文进行改写,使其表达更为专业和高水平。种子词提示是一种自然语言生成技术,它利用种子词或短语作为输入,从而实现对ChatGPT输出的控制。通过使用特定的种子词或短语,用户可以轻松地调整ChatGPT的回答,以满足不同的需求。种子词提示的公式为:“请根据以下种子词生成文本”。以下是一些使用种子词提问的示例及相应的公式:

1、场景:文本生成,想要生成一篇关于篮球的故事。

种子词:“篮球”。

提示公式:“请根据以下种子词生成文本:篮球”

2、场景:想要作一首以“高考”为主题的文章。

种子词:“高考“。

提示公式:“作为一位作者,请你以”高考“为种子词生成一篇200字的小文章“。

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(使用种子词提示)

2.2对话提示

对话提示是一种以模拟两个或更多实体之间的对话的文本,可以向模型提供上下文和一组角色实体,并生成他们之间的对话,这种模式对于模拟对话、生成聊天机器人等任务非常有用。下面是几个对话提示的示例及公式:

1、场景:对话生成,想要生成手机卖家和买家之间的对话。

任务:生成手机卖家和买家之间的对话。

提示公式:“在以下上下文中,请生成手机卖家和卖家之间的对话”。

2、场景:故事编写,想要编写一个喜羊羊与光头强在公园相遇的故事。

任务:生成喜羊羊与光头强在公园相遇的故事。

提示公式:“在喜羊羊与光头强在公园相遇的故事中,生成他们之间的对话“。

3、场景:聊天机器人的开发。

任务:生成一个为小孩子宣传安全教育的的聊天机器人。

提示公式:“当有小孩询问安全教育主题的信息是,为聊天机器人生成专业和准确的对话“。

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(对话提示)

2.3鼓励性提示

鼓励性提示提示是一种用来鼓励ChatGPT生成思考的技巧性提示,这个使用的方法就是在要问的问题或者主题前面加一个“让我们思考一下”的语句,这种模式对于写文章等任务非常有用,例如下面这个例子:

场景:想要了解全球变暖对于人类会带来哪些危害。

任务:了解全球变暖对于人类的危害。

提示公式:“让我们思考一下,全球变暖对于人类会带来哪些危害。“

这个例子中的问法就会比“全球变暖对于会带来哪些危害“得到更加详细的回答。

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(“让我们思考一下“提示)

2.4知识整合提示

知识整合是我们利用模型把已经预先存在的知识整合为信息或者是连接不同的信息,这种技术有助于帮助在原有的知识体系上生成新知识。下面是几个知识整合的示例和公式:

1、场景:想要将一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识结合起来

任务:结合一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识

提示公式:“将一元二次方程的现有知识整合:鸡兔同笼”

2、场景:想要将一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识串起来。

任务:串接一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识。、

提示公式:“以相关的逻辑和方式连接下列信息:一元二次方程。鸡兔同笼。”

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(知识整合提示)

2.5自一致性提示

自一致性提示是确保ChatGPT输出的内容与所提供的输入一致的方法。这种方法对于数据值的验证、校验的检查任务中启到非常重要的作用,下面是几个自一致性的示例和公式:

1、场景:想要生成一篇与报表插件一致的产品评论。

任务:生成一篇关于报表插件产品的评论。

提示公式:“生成一篇与报表插件产品信息一致的产品评论。“

2、场景:检查给定的一组成绩信息数据中的一致性。

任务:检查成绩数据的一致性。

提示公式:“请确保一下文本自我一致:“数据显示五年级二班的数学平均成绩是75分,但最低分是40分。”

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(自一致性提示)

2.6情感分析提示

顾名思义,情感分析提示是一款可以分析文本的情感色彩或态度的模型,它可以根据输入的信息来判断这段信息的情感是积极的、消极的还是中立的,例如可以分析在自一致性中的报表插件产品评论的情感色彩:

场景:分析报表插件产品评论的情感色彩

提示公式:“对以下客户评论【插入报表插件产品的评论】进行情感分析,并将它们分类为积极的、消极的或中性的。”

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(情感分析提示)

2.7训练ChatGPT

训练ChatGPT是一项精细的工作,我们通过不断提问特定类型的问题,在不同的对话场景下提高了模型对于该类型问题的敏感度,从而使其更有可能给出与此类问题相关的答案。

举例来说,如果我们想要一个仅用于翻译的对话,在对话的第一句话中可以说:“您可以扮演语言翻译官的角色,我会用任何语言与您交流,您会自动检测语言并进行翻译,并自我优化答案以根据我的指示不断提高答案的质量。” 这样ChatGPT就可以像翻译器一样使用,并且可以用于创建多种不同类型的对话模式。

三、总结:

除了以上提及的几种方式,ChatGPT还有众多广泛的应用领域。例如,它可以作为一个表格插件的编辑工具,帮助我们修改和优化表格数据以提高我们的工作效率和准确性。 ChatGPT可以通过对大规模数据集的学习,辨别和解析表格的上下文关系和结构,并生成相应的文本描述。

我们可以输入数据和所需的格式要求,例如日期、数字和文字等信息,然后ChatGPT就可以自动生成符合要求的表格,在不断地学习和优化中提高处理的准确性。此外,ChatGPT还可以与其他数据库和插件集成以扩展其功能和应用。这样一来,ChatGPT就成为了一种非常有用的工具,可以帮助我们处理表格数据,促进我们工作的高效性和精准性,同时也提供了广泛的应用前景,可以服务于许多领域和行业。

参考资料:

Ibrahim John——《The Art of Asking ChatGPT》

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版权声明:lida 发表于 2024年1月3日 am11:13。
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