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ChatGPT模型的前身可以追溯到2017年,当时Google团队提出了Transformer模型,这是一种用于自然语言处理的深度学习架构,用于解决序列到序列的任务。Transformer模型中的Self-Attention机制使得模型能够更好地处理长序列,并且在一定程度上缓解了对循环神经网络(RNN)的依赖。
随着自然语言处理技术的不断进步,人们对于生成式模型的需求也越来越大,于是OpenAI团队于2019年提出了GPT-2模型。GPT-2模型是一种基于Transformer架构的生成式语言模型,其在多项自然语言处理任务上表现出色,并且能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本。但是由于其过于强大,GPT-2模型的大部分参数并没有公开发布。
为了解决GPT-2模型的参数可访问性问题,OpenAI团队于2020年发布了GPT-3模型。GPT-3是一种具有1750亿个参数的巨型生成式语言模型,被视为自然语言处理领域的里程碑式进展。GPT-3能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本,其表现已经趋近于人类水平,并且在多个领域中具有广泛的应用前景。
截至目前,2023年3月15日发布的GPT-4 已经是一个大型多模态模型,能够接受图像或文本输入,发出文本输出,虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上有人类水平的表现GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令,在各种各样的学术性考试中,GPT-4的成绩有非常显著的提升!
ChatGPT的应用非常广泛,其中最为典型的应用是聊天机器人。通过与用户进行自然语言交互,ChatGPT可以自动产生回应,完成基本的对话任务。除此之外,ChatGPT还可以应用于智能客服、语音助手、智能翻译、自动摘要、文章生成等领域。
随着ChatGPT技术的不断发展,其应用场景也在不断扩展。例如,在商业领域中,ChatGPT可以用于自动化客户服务、营销推广和产品推荐等方面;在医疗领域中,ChatGPT可以用于自动问诊和疾病诊断等方面;在科学研究领域中,ChatGPT可以用于自动文献综述和实验结果分析等方面。
总之,ChatGPT是一种具有广泛应用前景的自然语言处理模型,可以为人们的生活和工作带来很大的便利和效率提升。
提示 (Prompts) 是您可以输入到AI工具(如ChatGPT)中的任何短语或关键词。该工具将解释提示并基于其现有的知识库生成响应。由于像 ChatGPT 这样的 AI 工具可以不断地从提示中学习,因此用户可以通过各种提示来丰富其分析能力。
在为 ChatGPT 编写提示时,您需要提供清晰而完整的上下文,以便模型生成响应。请遵循以下几个技巧:
为了保证你的回答质量,请像个高质量人类去向chatGPT提问。
指南 | 描述 |
---|---|
具体化 | ChatGPT模型并不知道用户的具体需求,因此提问时应该尽可能具体,以便模型更好地理解和回答问题。例如,与其问“你喜欢哪种颜色?”不如问“你喜欢蓝色还是红色?” |
简要化 | 提示词要保持简短,并集中于最相关的信息。过于冗长的提示词可能会让ChatGPT迷失在信息的泛滥中,从而无法准确地理解问题。例如,与其说“请告诉我这个应用程序的下载链接和它是否适用于iOS操作系统?”不如说“这个应用程序适用于iOS吗?下载链接在哪里? |
清晰化 | 一需一问,且需要避免使用模棱两可或含糊的语言,这会导致ChatGPT模型难以理解问题。例如,不要问“你认为这是怎么回事?”而是问“你认为这个问题的答案是什么?” |
顺序化 | 编写提示时,应像向其他人提问一样使用正常的语法和句子结构,切忌使用类似双重否定表肯定,倒叙,倒装等语句,如果读起来就不通顺那种更是加大了chatGPT的完全理解你需求的难度。 |
以下举些糖炒栗子
如:
为了明白具体化的要义,你需要真正懂你的需求上文与需求下文。
看完,你明白,简明扼要的要义上什么了吗?这个跟具体化是两个极端,你有很多个需求,很多的上下文,但没必要都写,直接写:我现在在外面活的很苦,没屋住没饭吃,你能告诉我进伙食比较好的监狱有哪些方法吗?,或者去掉上文,你能告诉我哪些监狱伙食比较好,且有哪些进去的方法吗?
学会了具体化,简要化,清晰化,顺序化四个提问礼仪之后,恭喜
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