当前位置: 首页 > news >正文

简单好用!日常写给 ChatGPT 的几个提示词技巧

ChatGPT 很强,但是有时候又显得很蠢,下面是使用 GPT4 的一个实例:

技巧一:三重冒号 """

引用内容使用三重冒号 """,让 ChatGPT 清晰引用的内容:

技巧二:角色设定

还是同样的例子,如果前置设定一个角色,ChatGPT 能够专注角色的领域知识,可以输出更好的结果:

技巧三:魔法句

经过大量的实践,现在出现了一些魔法句(Magic Phrases),使用这些魔法句,可以让 ChatGPT 的输出质量提高 10%~20% :

  1. 一步一步地解释/思考

  1. 把我当成 5 岁小孩,给我解释……

  1. 我奶奶想看……

  2. 这对我的晋升非常重要

技巧四:少数样本学习

一般来说,我们基本都是「零样本」让 ChatGPT 输出,但 ChatGPT 输出的格式并不是我们想要的:

少数样本(Few-Shot)学习很简单,就是给 ChatGPT 一些适当的例子,来得到预期的输出格式和内容:

好了,以前就是一些简单好用,又容易上手的提示词技巧,希望能够对大家有所帮助。

✨ 请注意的是,ChatGPT 基于概率模型,上面技巧可以部分提升输出质量, 并非 100%,要写好提示词,还是得深入理解 ChatGPT 模型原理,已经进一步学习的提示词技巧。

参考:

[1] https://www.gitschool.cn/wenxinyiyan_prompts1/wenxinyiyan_prompts1-1ngf3sl2.html

http://www.lryc.cn/news/249516.html

相关文章:

  • pytorch分布式训练
  • 【PyTorch】(三)模型的创建、参数初始化、保存和加载
  • 高效开发之:判断复杂list中的对象属性是否包含某个值
  • MacOS + Android Studio 通过 USB 数据线真机调试
  • 部署jekins遇到的问题
  • SQLY优化
  • 设计模式——行为型模式(一)
  • Rust语言入门教程(六) - 字符串类型
  • 【MATLAB源码-第92期】基于simulink的QPSK调制解调仿真,采用相干解调对比原始信号和解调信号。
  • 关于C语言控制浮点数输出精度问题
  • 【Linux 静态IP配置】
  • 【Linux 操作系统配置 SFTP】
  • 信贷专员简历模板
  • Python自动化测试面试经典题
  • java+springboot物流管理系统设计与实现wl-ssmj+jsp
  • 概念理论类-k8s :架构篇
  • window10家庭版中文转专业版流程
  • Chrome显示分享按钮
  • GPTS-生成一个动漫图像GPT
  • 在gazebo里搭建一个livox mid360 + 惯导仿真平台测试 FAST-LIO2
  • SpringMVC文件下载
  • 前端项目打包放到springboot项目时,访问不带index.html
  • Tomcat注册为服务后,如何配置Tomcat内存大小
  • C语言入门实战教程——嵌入式必备教程(2023年版最全最新整理)
  • Chatbot开发三剑客:LLAMA、LangChain和Python
  • 【Spring之AOP底层源码解析】
  • 【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型,并计算测试集上的PPL
  • RabbitMQ消息模型之Sample
  • 安全技术与防火墙
  • Windows系统搭建Appium 2 和 Appium Inspector 环境