ChatGPT写作:问题和小技巧

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Prompt提示词还是一个新生的物种,在不断的发展变化中,还存在很大的不确定性,因此难免也会有一些的缺憾。在这里记录一下,发现的的一些问题,还有在prompt过程中的一些小技巧。

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(本篇会保持持续的更新,把新的玩法都陆续加进来,如果是大的变化,则会单独成章,总之会一直的跟随prompt的脚步)

一、相似的指令,结果不同

具体原因不是特别的清楚,你可以进行如下的尝试:

  1. 1.   也许是上下文影响,清空上下文重新尝试

  2. 2.   相似的指令还是存在不同,需要调整每一个指令用词,精心打磨

  3. 3.   AI具有不稳定性,需要人为的检查结果,指出问题,多次反复尝试

  4. 4.   切换不同的大模型产品进行实验,哪个结果好用哪一个

夏至为主题,写一首七言绝句。

明显的不是七言律诗(之前输出过七言律诗,是正确的,不知这一次为什么输出结果不对,这就是作者要做好结果检查的重要性。)好吧,尽然输出结果有问题,我就指出问题,让AI重新输出。

输出结果还是不对,继续指出问题。

输出结果还是不对,继续指出问题。

这一次的结果终于符合七言律诗的要求了,读了内容也到符合夏至的主题。

二、学习内容在指令上面还是下面好

先说结论:学习内容在指令上面好,不容易混淆,哪是学习内容,哪是指令内容。

学习内容在指令下面的情况:

学习内容在指令上面的情况:

对比两种情况,学习内容在指令下面更加清晰,学习内容和指令能够清晰的分开。

三、如何高仿真的模仿别人的写作风格,创作新的作品?

尝试很多方法,创作出来的内容,与目标作者的文章,还是有很大的差异。这一块还需要继续尝试和探讨。

比如能够模仿自己喜欢的自媒体作者的作品,感觉真的很棒。

四、联网搜索资料还没有尝试

联网进行资料的查询和使用,还没有进行尝试,这一块以后应该有丰富的应用场景。

五、时效性信息工具无法取代

比如,今天的天气怎么样?大模型产品无法回答。

六、高可靠性和安全性服务无法取代

比如,航空航天等重要的领域,无法使用大模型。

随着,大模型技术的越来越成熟,应用场景越来越丰富,产品功能越来越强大和可控,将从对个人的赋能,逐渐的进行生产力的颠覆和生产关系的重构,对于每一个人来说都是巨大的变化和挑战。

此篇是《ChatGPT写作教程》的第20篇,ChatGPT写作教程》系列,已发布目录:

第一部分:基础知识

1、人工智能时代已经到来,超级个体将成为可能

2、ChatGPT是人工智能的里程碑

3、ChatGPT:你真的能完全信赖它吗?

4、AI写作的工具介绍

5、ChatGPT写作教程:认识写作:写作的基本概念和要素

6、写作的基本框架介绍

7、ChatGPT写作的本质

第二部分:精通ChatGPT提示词

1、与ChatGPT打交道的方式

2、ChatGPT提示词的通用公式

3、吴恩达老师的《提示词工程师》课程总结

4、提示词工程师(Prompt Engineer)流派介绍

5、ChatGPT,如何设置你的角色?

6、ChatGPT,如何描述你的场景?

7、ChatGPT,如何描述你的问题?

8、简单直接派

9、ChatGPT指令流派:贴心细节派

10、ChatGPT指令流派:引导训练派

11、ChatGPT指令流派:模仿学习派

12、ChatGPT指令流派:严谨编程派

最后,再次推荐下我已经加入的AI星球,性价比就不说了,只说一点:我们日活是1.4万。


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