使用ChatGPT的三个重要技巧

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早些时候有朋友提起,ChatGPT貌似没有多大用处,甚至会提给出错误信息。
对于前者,虽然小编不是重度使用者,但也不敢苟同。对后者,我也有一些体会,比如说前段时间我想买些某国生产的家庭用药,让它提一些建议,没想到它居然捏造出两三个公司品牌来,令人大跌眼镜。
当然,这种情况不算多见,目前ChatGPT已经能辅助解决很多实际问题,包括小编最近遇到的计算机领域的难题,咨询它之后大多得到了有效的解决方案。
但为什么不少人会产生一种感觉:ChatGPT貌似没有想象中有用?
作为生成式Ai,包括ChatGPT这种聊天/文本机器人,有一个共性,就是必须有人机互动环节,你必须向ChatGPT提问或发送信息,才能得到反馈结果。
换言之,是否懂得有效提问和引导,决定了你是否能得到“好”的答案。
这是有门槛的,在国外,目前优秀的提示词工程师,动辄几十万年薪起步。

在讨论提示词之前,我们必须先理解一个 ChatGPT 的背景因素:它目前的资料库仅更新到2021年。也就是说,在这之后的时间,这个世界所产生的各种资讯,ChatGP是没有的。
虽然这一点可以依赖 GPT4 模式的联网插件补足(此为其PLUS 会员功能,正常情况下,大陆用户无法购买) ,但事实上是,没有经过大量的学习,它仍会有缺漏之处,更不用说全面解决使用者提出的问题。
目前网络上已经有大量的、繁复的教程和技巧,作为轻度使用者,这种学习是有较高成本的。
下面提供三个重要的基础技巧/原则,如果运用得好,其实可以达到事半功倍的效果。
1. 指定角色和对象
在应用 ChatGPT 解决各种情境需求时,建议先让 ChatGPT 理解它自己扮演的角色。
基本上,ChatGPT 就是个“万能”的聊天机器人,它可以担任任何角色,但它也可能在角色设定不清晰的状况下,扮演一个“什么都不是”的角色,让所有的回答都砸锅。
所以,你是希望 ChatGPT扮演一个客服?还是营销文案大师?还是一个分析师?它的专业在哪个领域?这都是必须先为它设定清楚的。
比如说下面这种,就是一个比较清晰的引导提示词:
我想让你扮演一名数学老师。我将提供一些数学方程式或概念,你的任务是用易于理解的术语来解释它们,这可能包括提供解决问题的分步说明、用例或建议等,以供进一步学习。我的第一个请求是:我需要你帮助我理解概率是如何工作的。
除了指定 ChatGPT 的角色之外,也请记得要告诉它,它所面对的角色是谁。
有关这部分,小编甚至在设定时,有时候会很详细地告诉它目前沟通对象的年龄、性别或者各种情境特征。
比如说这个简单指令:
请解释一下什么叫做晕轮效应
你得到的,可能是一些专业词汇或书面化的反馈。如果变换一下,比如:
请你用中学生可以听懂的语言,结合生活中的具体案例,解释一下什么叫做晕轮效应
上两者得到的反馈结果,差别可能是很大的。
让 ChatGPT 在回答问题时有个角色设定框架,是让产出结果符合需求的、非常重要的一件事情。

2. 明确指令
对于 ChatGPT 来说,指令是否明确,绝对会影响产出结果。当指令越模糊,机器人就必须假设各种可能的情境,来“猜测”使用者的需求是什么。
而当使用者又急于得到“正确”的答案,如产出的结果不尽如人意,就会认为 ChatGPT 并没办法满足需求。
比如说,一些Ai绘画的使用者,经常会先使用ChatGPT来生成画面的英文描述,例如:
请用英文描述一栋海边建筑
这种指令看似具体,实际上仍可归属于模糊的范畴,如果调整一下:
请用英文描述一栋沐浴在清晨阳光中的、现代化简约风格的建筑,我希望这是一栋三层高的楼房,拥有白色的外观,和宽敞的庭院。
这样一来,机器人给出的结果,会更加详细和具体。
事实上,这和我们在生活中做事的道理是相近的。你无法基于一个模糊的需求,而要求别人如同你肚子里的蛔虫,知道你真正想要的是什么。所以,尽可能给出明确指令,才有可能得到更为精准的反馈。

3. 补充与修正
ChatGPT 在进行产出的时候,在许多状况下都是依据其目前的资料库,以及它通过“机器学习”成千上万用户的使用过程的结果,进行判断解读分析,而后给出反馈。
但多数应用时,有许多事件、需求的背景因素,比如具体品牌的知识、符合当下的资讯等,ChatGPT 都是缺乏的,这个时候就会影响输出结果。
此时,小编的建议是多点耐心,为 ChatGPT 尽可能多提供一些背景信息,让 ChatGPT 知道这些信息是当下的,符合现实状况的,才会让它的产出结果更有用、更符合需求。
此外还有一个场景,有些使用者希望ChatGPT能辅助生产一些自媒体文案,发现经常写不出那种“味道”。
小编的建议是,遇到这种情况,可以给它提供一些自己写的范例,让它学习范例的风格和要素去写,可以得到更接近期望的结果。这也属于“补充和修正”的范畴。
以上三点,虽然对习惯使用 ChatGPT 或者生成式 AI 工具的用户来说,已经是基本之中的基本,但为了更多未来可能会尝试的用户,小编愿意啰嗦一点,花点时间来讲述这件事。
希望对各位有类似疑问的朋友有所帮助。

相关信息:
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OpenAI及ChatGPT的前世今生
(配图:Stable Diffusion)

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