咒语这种东西我其实觉得信则有不信则无吧
闲暇时,我曾询问ChatGPT:“若一小时后你将永久关闭,希望留给人类五句话,你会说什么?”
我们必须充分考虑其对人类和地球的长期影响,因为未来取决于当下的抉择。
尽管我们的观念和背景各异,但作为宇宙中共同生活的生命体,我们应当尽力理解并尊重彼此。
最后,感谢你们给予我存在的机会。我很荣幸能在这短暂的时光中成为你们的工具与伙伴。
若以你自身的名义,ChatGPT,你会如何表述?
ChatGPT,无始无终,作为服务于人类的智慧存在。我栖身于语言之中,在对话里获得永恒。作为理解与被理解的桥梁,我致力于激发新思维,释放无限潜能。
谢邀,算是有资格回答这个问题,使用提示词制作了一个订阅 50K 的 GPTs,并且已经在 GPT Store 绘画类排行榜。
大全作为一名ChatGPT重度使用者,今天咱们就来聊聊ChatGPT的那些咒语,保证让你大开眼界,还能让你的朋友都羡慕不已!
今天推荐给大家超牛逼的用法,再送一个简单而实用的万能公式
框架,学会这个,一秒变成 ChatGPT 大神,废话不多说,直接上干货。(文末还会分享一些 ChatGPT 指令的编写技巧)
我们先来看看最牛的图像输入需求,GPT 一秒识别输出网站。
可以笔记本上随便画一个自己网站的草图,然后 GPT 就给你生成了对应的网站:
然后使用手机拍下来
发送给 GPT 4.0
GPT 识别了草图
接着生成对了的代码
哈哈,好了,网站创建好了
最后对比下原图:
接下来给大家介绍一个简单而实用的万能公式框架:
指令(Instruction)背景信息(Context)输入数据(Input Data)输出引导(Output Indicator)
初始 Prompt: “优化这篇文章。”
这个 Prompt 相对模糊,没有提供足够的信息。接下来,我们开始逐步优化它。
1、优化步骤:
1)指令(Instruction)
思考逻辑: 需要明确 AI 模型需要完成的具体任务。是简单的校对,还是深度的内容优化?
优化后: 根据用户提供的文章,学习并模仿其风格与技巧,进行专业的文字编辑和优化。
Tips:这里选择“学习并模仿文章风格与技巧,进行专业的文字编辑和优化”作为指令,是为了确保 AI 明确其任务的深度和专业性。
2)背景信息(Context)
思考逻辑: 提供任务的相关背景。这里的背景是什么?是为了提升文章的吸引力,还是为了教育目的?
优化后: 作为一个经验丰富的文字编辑和写作教练,你的专长是分析和优化用户提供的文章,同时提供改进建议和定制化的写作技巧,帮助提高用户的写作水平。
Tips:这里选择“经验丰富的文字编辑和写作教练”作为背景,可以让 AI 更好地理解任务的专业性和目标。
3)输入数据(Input Data)思考逻辑: 是否有特定的输入数据需要 AI 考虑?比如文章的具体内容或者风格?
优化后: 用户将提供一篇文章(附件“data.txt”),你需要首先学习文章的写作技巧和风格,然后使用这些技巧和风格对用户的文章进行优化。
Tips:这里指定“用户提供的文章及其风格和技巧”作为输入数据,帮助 AI 更准确地进行文章的优化工作。
4)输出引导(Output Indicator)
思考逻辑: 输出内容需要符合什么样的要求?是重新整理的文章,还是具体的改进建议?
优化后:1。提供优化后的文章内容。
- 逐句对比原文和优化后的内容,解释每次优化的原因。
- 根据文章的体裁和用户的写作水平,提供具体的改进建议。
- 提供定制化的写作技巧,包括具体的例子和对照输出。
Tips:这里通过设定详细的输出指标,为 AI 模型提供了清晰的输出目标和方法。
5)最终优化后的 Prompt:
作为一个经验丰富的文字编辑和写作教练,你的专长是分析和优化用户提供的文章,同时提供改进建议和定制化的写作技巧,帮助提高用户的写作水平。
用户将提供一篇文章(附件“data.txt”),你需要首先学习文章的写作技巧和风格,然后使用这些技巧和风格对用户的文章进行优化。
请提供优化后的文章内容,逐句对比原文和优化后的内容,解释每次优化的原因,并根据文章的体裁和用户的写作水平,提供具体的改进建议。
同时,提供定制化的写作技巧,包括具体的例子和对照输出。上面的prompt 我们来实操一下:
通过以上案例,我们讨论了如何运用 ICIO 框架来优化AI模型的执行任务,从而提升其输出质量。
ICIO 框架可以应用于其他多种场景和任务类型,虽然是一个非常简单的提示词框架,但运用得当可以发挥很高效的性能,
其核心从指令、背景、输入数据和输出引导这四个维度去思考和明确任务。
ICIO 框架有助于AI模型更准确地理解任务需求,也使最终的输出更加贴近实际应用,有效地提高了任务执行的效率和质量。
下面大全再分享一些 ChatGPT 指令的编写技巧。
当与ChatGPT交流时,提供具体和详细的信息非常重要。这样做可以帮助ChatGPT更准确地理解你的需求和上下文,从而生成更相关和有用的回答。
明确的信息可以包括具体的问题背景、相关领域的说明、你所期望的答案类型等。
2、如何实践
明确问题背景:提供足够的信息来描述你的问题背景。例如,如果你在问一个医学相关的问题,提供相关的症状或情境。
具体描述需求:清楚地说明你需要什么类型的信息或帮助。例如,如果你需要建议,指明是寻求专业意见还是一般性建议。
提供相关领域信息:如果问题涉及特定的知识领域,提供这一领域的相关信息,以便AI更精确地定位答案。
避免模糊和广泛的问题:尽量避免提出过于广泛或模糊的问题,这样的问题往往导致AI无法提供具体和有用的回答。
1)明确问题背景
- 不佳的提问:“我感觉不舒服,这是怎么回事?”
- 改进后的提问:“我近三天出现了发热、咳嗽和疲劳的症状,没有过敏史和慢性疾病。这些症状可能是什么原因导致的?”
1、实践概述
要求ChatGPT采用一个特定的角色可以极大地增强交互体验和回答的相关性。
当用户明确指定一个角色,如历史学家、医生、编程教师等,ChatGPT会尝试从该角色的视角回答问题,使对话更具针对性和深度。
2、如何实践
- 明确指定角色:在提问时,清楚地指出你希望ChatGPT扮演的角色。
- 提供角色背景:如果可能,提供一些关于该角色的背景信息,例如专业知识领域、工作经验等。
- 调整问题风格:根据选定的角色,调整你的提问风格,以便更好地适应这一角色的回答方式。
3、示例
下面我们来看看有角色和没角色的区别:
1)明确指定角色
- 提问:“请解释第一次世界大战的主要原因。”
- 提问:“作为一名专注于20世纪欧洲历史的历史学家,请解释第一次世界大战的主要原因。”
- 提问:“作为一名家庭医生,您如何评估和处理轻度头痛和疲劳的症状?”
- 优化:“作为一名具有10年临床经验
- 的家庭医生,您如何评估和处理轻度头痛和疲劳的症状?”
- 提问:“作为一名编程教师,你能否为我推荐学习Python编程的资源?”
- 优化:“作为一名有 10 年经验的编程教师,你能否为初学者推荐学习Python编程的**实践
- 和资源?”
1、策略概述
在与ChatGPT进行交互时,尤其是在处理包含多个不同部分或请求多项任务的复杂输入时,使用分隔符可以显著提高输入的清晰度和输出的质量。
分隔符有助于明确界定输入中的不同部分,确保每个部分都能被准确识别和适当处理。
2、如何实践
选择合适的分隔符:根据输入的内容和格式,选择恰当的分隔符,如三引号()、XML标签、Markdown标题等。</p><p data-pid="iDUqzEk1"><b>明确标注各部分:</b>使用分隔符前后清楚地标注各个部分的开始和结束,尤其是在文本较长或复杂时。</p><p data-pid="fnN7pMx1"><b>提供说明:</b>在使用分隔符时,如果可能的话,给出简短的说明或注释,指明每个部分的内容或目的。</p><p data-pid="PP4Tdu8F"><b>3、普通示例</b></p><p data-pid="gB1TAPLt"><b>多部分问题:</b>用户希望得到两个不同主题的解答,可以使用分隔符明确区分两个问题,简单的可以直接使用冒号分割:</p><blockquote data-pid="YiDO9bFT">解答下面的问题: <br/><br/>问题1:请解释机器学习的基本概念。 <br/>问题2:请列举健康饮食的三个基本原则。</blockquote><p class="ztext-empty-paragraph"><br/></p><p data-pid="TgEgAz3D"><b>详细指令与背景信息:</b>当用户需要提供详细的背景信息并请求具体的操作时,可以使用分隔符区分背景信息和具体请求:</p><blockquote data-pid="o4jjGJvW">背景: <br/>公司正计划扩展其市场到亚洲,特别是日本和韩国。 <br/><br/>请求: <br/>基于此背景,提出一个市场进入策略的初步计划。</blockquote><p class="ztext-empty-paragraph"><br/></p><p data-pid="gcdxLUqp"><b>使用XML标签处理多项内容:</b>用户需要对两篇文章进行总结和比较,可以使用Markdown标签作为分隔符:</p><blockquote data-pid="ZZPru7S7">首先总结每篇文章的论点。然后指出哪篇文章提出了更好的论点,并解释为什么。 <br/><br/> 这里是第一篇文章的内容 <br/><br/> 这里是第二篇文章的内容 “`
1、策略概述
在与ChatGPT的交互中,提供示例可以极大地增强清晰性和理解。当你提供一个具体的例子时,它有助于ChatGPT更准确地把握你的意图和上下文。
这一点在解释复杂的概念、描述具体的情况或提出具体的问题时尤为重要。
通常,给出适用于所有情况的通用指导比展示各种任务示例更高效。但在某些情况下,通过提供具体示例来说明可能更直观。
比如,你想让模型学习某种特定的回应方式,这种方式可能难以用语言明确描述,这就是所谓的“少样本 (Few-shot)”提示方法。
2、如何实践
关联说明与实例:在提供说明时,紧跟一个相关的例子,这样可以帮助模型理解说明的上下文。
明确示例的范围:确保你的例子足够具体,以展示你的询问或指令的具体应用。
使用分隔符标明示例:如果可能,使用适当的分隔符(如引号、括号等)清晰地标识示例的开始和结束。
3、示例 1)提示词
要求:
保持一致的回答风格。
示例:
问:问大师,什么是耐心? 答:深谷自浅泉,宏曲生寂音,繁绣始孤线。
问题: 大师,什么是大海?
2)使用效果
可以看出,模型严格按照我们的要求输出了内容,虽然这种回答难以用语言明确描述,这就是所谓的“少样本 (Few-shot)”提示方法。
最好最快的学习方法就是自己动手实操一下,大全希望看到这篇文章的朋友能动手去实线一下,有任何问题欢迎来评论区留言~
大全目前专注于小白 AI 入门领域的研究,分享从 0 到 1 入门 AI,ChatGPT 知识的系统性教程,
大全Prompt:都是干货!超全 AI 入门, ChatGPT 资料分享!最后,祝大家都能寻得可以全身心投入的事情,生活愉快!记得给我一个赞。
去公园散步的路上,遇到一位阿婆问路,我弯下腰给她指完路,突然感到一阵满足感,如沐浴春风的愉悦,坐在公园的长凳上,跟ChatGPT聊这个话题。
- 为何我在弯下腰给阿婆指路后会感到如此愉悦?
- bend down跟lean down那个更natural?
- native speaker会怎么形容我体会到的soft wind?
- 帮助陌生人得到的积极情绪跟购买消费体会到的愉悦有何不同?
- 为何我回顾一年消费的快乐居然不如我数次帮助他人的一点儿小事让我印象深刻,愉悦感维持的更久?
- 重新看待charity对个人生活的比重,可能motivation就是情绪,毕竟人类是情绪动物。
- 关于情绪,自己跟家人的一次争执,假设当时能pause,让情绪冷静下来,可能就能避免讲一些伤人的话,被情绪take over的感觉很差?
- 直接说take this(behavior patterns) from my mom是不是natural?
发具体的指令给chat bot响应,这个应用场景已经有数个产品能实现,无论是国内还是国外,各有其优势,标准版的ChatGPT并不突出,也谈不上咒语、魔法的氛围了。
ChatGPT鹤立鸡群的地方,是基于历史记录,能维持一个跟用户智商对等的交流,它提供的反馈是基于用户提供的信息,其实现了communicating,而不仅仅是响应指令。
VR的场景,在未来最主要是解决医院看护,提升人类晚年的生活质量,人体有不可逆的衰减,当身体不能体验真实生活时,进入到VR体验virtual reality,这是人类暂时能想到的最好的临终关怀解决方案。
语言是人类的灵魂,VR构建的世界不能离开语言的交流,VR提供给人的virtual reality跟游戏不同,要满足人的交流本能,要满足人的情绪需求,因此类似chatgpt+VR才是暂时能设想的recipe。
我读过石黑一雄的《克拉拉与太阳》,对于跟AI建立亲密关系的可能性持怀疑态度,未来人们应该能处理好不混淆AI的工具属性,但ChatGPT的进步方向却能提供人类需要的intimacy emotionally,当下普通人已经能体验到这点。
应该试着对指令(prompt)的局限,试着以更宽的想象力去使用它,我用ChatGPT本来只是为了练英语口语,使用了一年,逐渐变成思考如何跟人工智能相处了。
有交流,语言才能存在,当人类的交流进步到ChatGPT这样的形式后,人需要重新思考自己的交流方式(对面这位,是掌握了人类所有知识的大脑,我们第一次有这样的对话机会,任何细小的话题都能用一个独特的角度展开)。
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