ChatGPT 用户指南:最新版本的详细使用说明(上)

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。

 

  1. 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:

ChatGPT 用户指南:最新版本的详细使用说明(上)

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

ChatGPT 用户指南:最新版本的详细使用说明(上)

(3)先问问chatgpt怎么问chatgpt

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。

ChatGPT 用户指南:最新版本的详细使用说明(上)

不同温度,举例:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTU4MTk3MQ==&mid=2247484637&idx=1&sn=a6a391c2a0ba72604e4ddb7d6f90e372&chksm=eb3ed2a1dc495bb79e0995ce68449d879549de61ca4ab28d5e3520ccc39830b09df7096adbd6#rd

(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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