当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT基础知识系列之Prompt

ChatGPT基础知识系列之Prompt

在 ChatGPT 中,用户可以输入任何问题或者话题,如天气、体育、新闻等等。系统将这个输入作为一个“提示”(prompt)输入到 GPT 模型中进行处理。GPT 模型会基于其学习到的语言规律和上下文知识,生成一个自然语言回答,并返回给用户。

例如,当用户输入“明天天气怎么样?”时,ChatGPT 的 prompt 将这句话传送给 GPT 模型。模型会分析这句话,理解用户想要了解的信息(即“明天的天气状况”),然后生成一个回答,例如“明天会有小雨天气,气温为 15 ℃ 左右”。这个回答会被 ChatGPT 输出到聊天界面,让用户看到。

在 ChatGPT 中,prompt 技术的核心是使用 GPT 模型进行文本理解和生成,同时支持基于用户输入的情境和话题扩展,使用情境感知技术和自动聚类技术提高回答精准度。对话前后上下文信息,如历史对话数据、用户输入、主题、语境以及情感等等因素都被融合进回答中,让 ChatGPT 在回答用户问题和模拟人类对话方面逼真性和自然度都有大幅提升。

尽管 ChatGPT 的 prompt 仍然存在一些不足之处,例如对于某些领域专业知识不够丰富,无法提供准确的答案。但是,ChatGPT 的 prompt 技术已经在实现自然语言处理和聊天机器人系统方面取得重要进展,具有广阔的应用前景。

想要让ChatGPT产出有效的回答,需要遵循以下五个原则:

  • 提问清晰:请尽可能清晰地描述您的问题
  • 简明扼要:请尽量使用简单的语言和简洁的句子来表达您的问题
  • 确认问题:请确认您的问题是清晰、明确和完整
  • <
http://www.lryc.cn/news/45618.html

相关文章:

  • SpringBoot3 - Spring Security 6.0 Migration
  • 【新2023Q2模拟题JAVA】华为OD机试 - 最少停车数
  • 《代码实例前端Vue》Security查询用户列表,用户新增
  • CANopenNode学习笔记(一)--- README翻译
  • 关于Android 11、12和13服务保活问题
  • Java 泛型 使用案例
  • 进程与线程
  • 骑友,怎么挑选适合自己的赛事
  • 【Java 数据结构与算法】-遍历Map和Set的方式
  • 组件、套件、 中间件、插件
  • 自动化工具 pytest 内核测试平台落地初体验
  • Python 自动化指南(繁琐工作自动化)第二版:四、列表
  • 大数据领域的发展及其对现实世界的价值
  • 几种常见的架构模式
  • flutter安装各种问题汇总
  • 网络传输层
  • linux内核启动分析(二)
  • 『EasyNotice』.NET开源消息通知组件——快速实现邮件/钉钉告警通知
  • JVM垃圾回收算法
  • 怎么看待ChatGPT封号这件事呢?
  • 八、交换技术原理
  • 什么是DHCP?DHCP有什么用?(中科三方)
  • 算法设计-二分
  • 隧道技术基础
  • 卡尔曼滤波浅析
  • Eolink Apikit 创建/生成 API 文档
  • 2023年上半年系统分析师备考法则
  • 【人工智能】—约束传播、弧约束、问题结果与问题分解、局部搜索CSP
  • Java设计模式面试专题
  • 文件(下)——“C”