【完全扫盲】GPT和prompt是什么？该如何用它们创造出全新的文本内容？_gpt prompt
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GPT是目前最强大的语言生成模型,它依靠预训练和提示,可以自动生成高质量、主题相关的文字。Prompt发挥着非常重要的作用,它决定了GPT的生成方向和质量。构造一个好的Prompt需要提供足够的背景信息、明确的角色扮演、对结果的要求等,这样GPT才能生成出理想的文本。一般来说,Prompt越具体、详细,GPT生成的内容就越符合预期。希望这篇扫盲贴能帮您对GPT和Prompt有一个基本的了解。
首先我们来了解一下GPT是什么
对于这个问题，我们直接问GPT，虽然对于这个问题他的回答每次都不一样，但是核心的意思是一样的
GPT是英文Generative Pre-trained Transformer的缩写，中文翻译为生成式预训练变形器。GPT是一种自然语言处理模型，由OpenAI公司开发。它基于Transformer模型架构，通过在大规模语料库上进行预训练，学习了大量的语言知识和语言规律，可以生成高质量的文本。
GPT的工作原理是通过预训练在海量文本数据上,学习文本的统计规律,获得对语言的深刻理解,包括词汇、语法、语义等方面的知识。在此基础上,GPT可以生成逼真的文本,内容主题连贯,语句通顺。目前最先进的GPT模型是OpenAI开发的GPT-3,它拥有1750亿参数,可以完成从聊天应答到创作文章等各种语言生成任务。
为什么现在这么流行使用GPT模型呢? 关键在于它生成的文本质量非常高。GPT可以自动组织语言,表达复杂的语义,这在过去是AI无法做到的。利用GPT生成的文章、对话,常常达到乍看无法与人类区分的地步。这为很多领域的应用提供了可能,比如客户服务聊天机器人、创意写作助手等等。
目前国内只能通过下面的两种方法来使用GPT
1、通过官网直接免费使用gpt-3.5，同时可以付费升级gpt4.0
2、通过其他封装接口的网站使用，如zelinai
国内有很多公司都在开发了大模型，更多的途径可以使用类似GPT的功能，只是效果有点参差不齐，目前最好用，效果最好的还是GPT。
在使用GPT时,需要提供一个“提示”(Prompt),GPT会根据该提示进行文本扩展。prompt 是“提示、引导”的意思。在 NLP （自然语言处理）领域，prompt 通常指的是向预训练模型输入的文本，用于引导生成模型生成指定的文本输出。
在ChatGPT和AI领域中，"prompt"通常指的是给AI模型的输入的指令、问题或提示。Prompt被用作与AI模型进行对话或生成回答的起点。它可以是一段文字，一个问答对，一个问题，一个命令，或者任何其它形式的输入，用于引导模型以特定方式回答或生成输出。
Prompt在使用GPT模型时起到了引导和约束模型输出的作用。通过设置合理的Prompt，可以控制和指导模型生成符合要求的文本。Prompt的选择可以根据具体任务的需求来进行设计，以确保模型输出的结果能够满足预期，并且符合任务的要求。
Prompt的重要性体现在它可以帮助模型理解任务的上下文和意图，从而生成更准确和有针对性的文本。同时，Prompt的设置也可以用来避免模型产生不合理的输出，比如通过添加限制条件或约束来强制模型遵守特定的规则或逻辑。
如何构建一个高质量的prompt,是使用GPT模型时一个重要的问题。为了帮助大家更好地掌握prompt的使用方法,下面结合官方文档,我来介绍6种优化prompt的技巧:
1. 编写清晰的指令
GPT 无法读懂你的心思。如果输出太长，请要求简短回复。如果输出太简单，请要求专家级写作。如果您不喜欢该格式，请演示您希望看到的格式。GPT 对您想要的内容猜测得越少，您获得它的可能性就越大。
2. 提供参考文本
GPT 可以自信地发明虚假答案，尤其是在被问及深奥主题或引文和 URL 时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中做得更好一样，向 GPT 提供参考文本可以帮助以更少的捏造来回答。
3. 将复杂任务分解为简单子任务
正如软件工程中的良好做法是将复杂系统分解为一组模块化组件一样，提交给 GPT 的任务也是如此。复杂任务往往比简单任务具有更高的错误率。此外，复杂任务通常可以重新定义为简单任务的工作流，其中早期任务的输出用于构造后续任务的输入。
4. 给GPT足够的思考时间
如果被要求将 17 乘以 28，您可能不会立即知道，但仍然可以随着时间的推移计算出来。同样，GPT 在尝试立即回答时会犯更多的推理错误，而不是花时间找出答案。在回答之前要求一系列推理可以帮助 GPT 更可靠地推理正确答案。
5. 使用外部工具
通过向 GPT 提供其他工具的输出来弥补它们的弱点。例如，文本检索系统可以告诉 GPT 相关文档。代码执行引擎可以帮助 GPT 进行数学运算和运行代码。如果一项任务可以通过工具而不是 GPT 更可靠或更高效地完成，请卸载它以充分利用两者。
6. 系统的测试更改
如果可以衡量性能，则提高性能会更容易。在某些情况下，对提示的修改将在几个孤立的示例中实现更好的性能，但在更具代表性的一组示例上会导致整体性能变差。因此，为了确保更改对性能是净积极的，可能需要定义一个全面的测试套件（也称为“eval”）
最后我们来总结一下文章的内容，GPT是目前最强大的语言生成模型,它依靠预训练和提示,可以自动生成高质量、主题相关的文字。在使用GPT时,需要提供一个“提示”(Prompt),GPT会根据该提示进行文本扩展。Prompt发挥着非常重要的作用,它决定了GPT的生成方向和质量。构造一个好的Prompt需要提供足够的背景信息、明确的角色扮演、对结果的要求等,这样GPT才能生成出理想的文本。一般来说,Prompt越具体、详细,GPT生成的内容就越符合预期。希望这篇扫盲贴能帮您对GPT和Prompt有一个基本的了解。
