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明确一个概念,ChatGPT是一种大型的自然语言处理模型,它基于深度神经网络和语言模型技术,可以通过对已有的海量文本数据进行训练,从而实现对自然语言的理解和生成。ChatGPT可以用于各种任务,如文本生成、对话生成、情感分析、语言翻译等。
相比于之前写过一篇关于AutoGPT:https://blog.csdn.net/weixin_48093827/article/details/130200361?spm=1001.2014.3001.5502,里面有提及到ChatGPT更像是一种需要引导的人工智能,即像一只偷懒的小乌龟,戳一戳才会走一走。但具体要拿什么戳,怎么戳,戳多大力都是有讲究的,因此引入一个关键的概念——Prompt
提示器
Prompt
是指给机器学习模型提供的一个问题或任务描述,用于指导模型学习和生成相应的结果。在自然语言处理领域,Prompt可以是一个句子或一段话,包含了问题或任务的信息,通过Prompt,模型可以根据输入的内容和任务要求,生成相应的回答或文本。
所以有个很有趣的现象:ChatGPT刚出来的时候,评价是两边倒的,赞的人觉得很好,用着方便,解决了很多浅层且耗时的任务;骂的人觉得很人工智障,《逍遥游》都不会背,而且问一些很简单的问题都会答错,特别是针对于不懂的小白还没办法判断答案对错。确实会有这种情况,
出现这种情况其实也不难想到,可以把ChatGPT理解为一个懂得很多的
百科全书
,且人人都能训练
它,因此得学会怎么去翻这本百科全书,并非揣着问题随便翻了一页然后说他答非所问
这是笔者查阅过认为最全的提示词开源项目了
Github:https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
作者在自己网站上写的一本电子书《ChatGPT 提示的艺术:制作清晰有效提示的指南》
里面涉及到关于提高ChatGPT使用效率的几点:
这个是在github的开源项目里作者提供的一个总表,现在共有164
种使用场景,地址:https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/blob/main/prompts.csv
这个的话更偏向于AI绘图,就那个火了很久的Midjourney
,其中也会涉及到很多命令和关键词,后续会出一篇作分享
Prompt 提示词网站:https://promptbase.com/
这里top的还是有很多类别的:
第二和第四第五个都是目前主流的AI文字生成绘画,但是各有不同。凭个人观点Stable Diffusion是开源且免费,可以本地部署,SD提示词百无禁忌因此很多人跑的图实则开放;Midjourney是一个商业化产品,因此要付费使用,月付费有10美刀/30美刀/60美刀的价位;DALL·E 2是OpenAI开发的,基于GPT-3,需要API,优点就是高分辨率和真实性。更详细的原理区别可以参考这篇文章,总结的很到位:https://zhuanlan.zhihu.com/p/589223078
Github地址:https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
这里有归纳了提示工程的介绍,原理,应用和模型等
每一part都有对应的jupyter用md记录着:
回归正题,这类作为引导型的AI提示工程提示词很重要很重要!其整个数据库,整个训练集其实并不差,关键是如何快狠准得拿到自己想要的信息,因此还需花费着时间琢磨下。
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