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第一弹笔记在这里:
今天分享第二弹,进阶篇。
第一点,任务序列化。
通常看完一篇长文,脑子里往往充满无数疑问。急切想知道所有答案,必须列一个问题清单。对话式问法,对于可以容纳 3500个并发的 ChatGPT 来说,明显不够高效。因此,任务序列化就特别重要
对长文本进行任务序列化,写清楚 1,2,3,4 任务清单, 最终以格式规范化回答
例子中,进行了英法语言的转换,最终格式成 Json. 这是项综合应用。很明显,用的是 ChatGPT 3.5 API
上面的例子,是对长文本进行了分析。要求完成 3 个任务:
a. 总结这段文本
b. 翻译成法语,列出人物
c. 用 Json 返回结果
这里的结果,明显产自 ChatGPT 3.5 API. 我用 GPT3.5/4 分别做了同样分析长文本的例子,却有些许不同:
对以上文本,我安排了 3 个序列化的任务:
a. 简述文本内容
b. 翻译成英文
c. 指定节点,输出 Json
以下来自 ChatGPT 3.5:
注意看 SummaryCh, 简述方面有些牵强,语句不是很通顺。而生成的 Json 格式显然更偏计算机程序应用,而忽略了阅读体验
再来看 ChatGPT 4 的结果:
注意看 SummaryCh, 更接近文中意思。Json 的输出,也考虑到了阅读体验。最重要的是,它并没有重复的输出前面3步的结果
第二个技巧,ChatGPT 也能很懂算术
ChatGPT 在算术计算方面,经常被人诟病,但是不是真的辣么糟糕呢?看题:
以上的题,大意是这样:
要你来判断学生的解决方案是否正确:
问题:
我正在建造一个太阳能发电安装,需要帮助计算财务。
- 土地费用为每平方英尺$100。
- 我可以购买每平方英尺$250的太阳能电池板。
- 我谈判得到的维护合同将花费我固定的每年$100,000,并且每平方英尺额外花费$10。
作为每平方英尺面积的函数,第一年运营的总成本是多少。
学生的解决方案:
令x为安装面积的大小
成本:
1.土地成本:100x
2.太阳能电池板成本:250x
3.维护成本:100,000 + 100x
总成本:100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000"""
ChatGPT 最终判定学生答案是正确的。大伙儿一看,咦,这么智障么,显然不是 450x
于是 OpenAI 的这位小姐姐给出了方案:
在本例中,ChatGPT 作为聊天机器人,它的目的是为了让聊天更通顺的进行下去,并没有考虑到逻辑的正确性。
作为高智能人类,必须引导 ChatGPT 先思考,再说话。这和与人沟通一样,先比叨逼叨一通话的人,往往不是有多么快捷的思维,而是一脑袋浆糊,不知所云。他们抢断式发言,更多是带节奏,找存在感,不值一提
我翻译了这个例子,结果如下:
这把 ChatGPT 它先推演了一遍如何计算第一年的费用,再和学生的方法做对比,给学生划了个 ×
好了,今天就到这里。点赞,收藏,转发,家人们,走起!!
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