ChatGPT以其独特的能力在全球范围内推动着人工智能的革新，并且对我们的生活方式产生了深远影响。那么，如何能够更有效地利用ChatGPT这一巨大资源来解决我们面临的实际问题呢？这就需要我们与ChatGPT进行交互，并提供适当的提示词。
首先，让我们对ChatGPT有所了解。
1. ChatGPT是什么？
GPT 是 Generative Pre-trained Transformer 的缩写。这是一种基于 Transformer 架构的深度学习模型。
GPT 系列模型由 OpenAI 开发，旨在处理自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 任务。这些模型在大规模文本数据上进行预训练，然后可以在各种自然语言处理任务上进行微调，如文本生成、文本分类、问答系统等。GPT 模型以其出色的语言生成能力和对复杂语境的理解而闻名，被广泛应用于文本生成、对话系统、语言翻译等领域。
而 "Chat" 则是指chatGPT特别适用于对话式交互，即与用户进行对话并生成自然语言响应。因此，"ChatGPT" 这个名称暗示了它是一个专门用于对话的 GPT 模型，可以用于聊天、问答、生成文本等任务。
2. ChatGPT的知识来自哪里？
ChatGPT的训练数据来自但不限于：
书籍
文学作品
网站（Wikipedia, Reddit, Stack Overflow 等）
新闻
学术论文
编程代码
3. ChatGPT的Prompting工程
Prompt 设计： Prompt 工程师负责设计各种类型的 prompt，包括文本、图像和声音等，以引导模型生成特定类型的输出。他们需要深入了解模型的结构和工作原理，以设计出能够有效激发模型产生期望输出的 prompt。
Prompt 优化： Prompt 工程师通过调整和优化 prompt 的内容和格式，来改善模型的性能和效果。他们需要不断尝试和测试不同的 prompt 设计，以找到最佳的方案。
Prompt 管理： Prompt 工程师负责管理大量的 prompt 数据，包括收集、整理和维护。他们需要确保 prompt 数据的质量和完整性，以确保模型能够从中获取准确和有用的信息。
性能评估： Prompt 工程师需要对模型的性能进行评估和分析，以确定哪种类型的 prompt 对模型的效果最好。他们需要使用各种评估指标和测试方法，来评估模型在不同 prompt 下的表现，并提出改进建议。
与ChatGPT交互，只需以对话的语气与它聊天，就像你与朋友、同事或个人助手交谈一样。
我们不必担心自己的拼写或语法，ChatGPT很聪明也很宽容，通常能够理解你在问什么！如果你想要它扩展或重写之前的答案，你不需要重复自己 - 它是对话的，并且能记住对话的上下文。
那么，我们举个栗子🌰：
写一篇关于[某个产品]优点的博客
这个提示词存在什么问题？
缺乏上下文
指令模糊
没有关于目标受众的信息
没有关于写作风格、语气或时态的指导
好的，那我改进一下试试看：
假设你是一个写博客的专家，写一篇关于一个台灯的博客，包含概括介绍，详细功能、优点，针对解决小朋友看书的痛点。
结果是不是好多了？
但内容是不是不够详细，略微简短。因为这个提示包含了太多的指令要求。
Best practice：
最好将其写成较小的部分（介绍、引子、结论等） 因为有上下文，因此你不需要在一个“超级提示”中要求所有内容。
除了这些，ChatGPT还可以做什么？
我们可以使用ChatGPT完成包括但不仅限于：
销售和营销 分析数据 编程和技术支持 写电子邮件 编写职位描述和申请 视频脚本 教育资源 生成和排除代码问题 校对、编辑和改进现有文本 解决问题 寻找复杂多面问题的创造性解决方案 创意写作、讲故事 撰写产品评论 投诉信 ……
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