chatgpt对提问者的帮助大小，取决于怎么提出问题。其实这也是一种编程，一种自然语言式的编程。
以下是根据官方的说明文档，做个简洁整理版，算是最少必要知识。
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chatgpt是什么？
答：openai训练的大型语言模型，擅长语言理解和文本生成。
2. 它能做什么？
答：它能， 生成文本内容；做总结；文本分类（也包括情感分析）；数据提取；写代码改bug；翻译……。
总结一句话，只要涉及到文本理解和生成的事情，它都能干。
3. prompt提示，该怎么写？
（1）假设，现在，你想做一个宠物名字生成器。
如果输入的prompt是：给一匹马起个名字。
那么，就不如：给一匹黑色的马，起个名字。
虽然只是多了一个形容词“黑色的”，但是对于你正在处理的对象，有了更清晰的描述.越具体和清晰，chatgpt得到的信息就越多。至少它不会给你的马，起名为“小白龙”，取个“黑骑士”，或者“暗影精灵”，总还是妥帖。
进一步地，再具体一点，比如：给一批黑色的马起个名字，能够体现出它英雄般的特质。
说不定你的答案会有“暗影骑士”、“暗夜英雄”等等。
再进一步，给chatgpt一些更加清晰具体的示例，让它了解你的偏好。
prompt：
此时，英文chatgpt更多的了解了你的倾向，也就更容易给出你喜欢的结果。
（2）prompt的核心：具体、有示例、有偏好，限制清晰。
比如给出10个，比如给出排序等等。越是信息量大的词，生成的结果，就不会越不容易泛。
上图的举例，适合问答答案简短的场景，模板如下：
（3）先问问chatgpt怎么问chatgpt
当不知道该怎么问，那就先问问chatgpt，让它辅助生成更好的prompt。
比如：想给动物起名，具体的限定信息，不知道说什么，就可以问chatgpt。根据它的提示，再改写prompt，自然效果更好。
根据所知信息，补充进入到prompt，得到的答案也更有特异性，不再是千人一面的回复。
（4）prompt自动生成
提示词自动生成：维度的全面性、重点的突出程度、是否有示例、信息熵的大小等，都影响着是否是个好的prompt。（如果，做个prompt自动生成，并给多个备选的prmopt打分的功能，应该还是有用的吧）
对于AI绘画的提示词自动生成，涵盖画的各个维度的词汇，再经过不同组合，理论上可以公式化的输出prompt。只是，需要人去判断，那种更好是自己想要的。
而在chatgpt的prompt自动生成方面，是否能公式化的输出呢？ 通过生成类模型做，然后做分类打上tag，尤其对于生成需要长篇大论的prompt，工作量骤减。
一次性生成10个prompt，然后给上tag，让人做个选择和修改。再输入给chatgpt。
最初，人的输入就是一个或一组关键词。短期可行，就是不知道有没有人用，因为这样做的人越多，随时时间推进，这个答案和提问就越来越没有价值。
4. 参数设置
（1）temperature（温度）：它控制生成的文本在语法、语义和逻辑上的“冒险程度”，即它在生成文本时使用的随机性水平。较高的温度会导致生成的文本更加随机和出人意料，而较低的温度会使生成的文本更加可预测和常规。一般控制在0到1之间。
不同温度，举例：
（2）max_tokens（最大字符数）：它控制每次生成的最大字符数，包含输入和输出。取值在100到2048之间，根据需要调节，主要是控制生成文本的长度和复杂度。
（3）frequency_penalty（频率惩罚）：用于控制模型生成的高频词汇的数量，取值范围0到1。较高的惩罚值，会更少地生成高频词汇，较低的惩罚值，会更频繁地使用高频词汇。
（4）presence_penalty（存在惩罚）：用于控制模型生成的低频词汇的数量，取值范围0到1。较高的惩罚值，模型更少地生成低频词汇，而较低的惩罚值，模型更频繁地使用低频词汇。
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