如何制作h5做网站,网站编辑的栏目怎么做,做动态二维码的网站,企业网站网址举例在chatgpt大火的时候#xff0c;出现了一波学习chatgpt提示词的热潮#xff0c;互联网出现很多了使用的学习提示词的课程。其中我觉得斯坦福大学教授吴恩达博士推出prompt engineer课最全面。接下来总结他课程中正确使用提示词工程的方法。
1. 明确目标
明确你希望ChatGPT完…在chatgpt大火的时候出现了一波学习chatgpt提示词的热潮互联网出现很多了使用的学习提示词的课程。其中我觉得斯坦福大学教授吴恩达博士推出prompt engineer课最全面。接下来总结他课程中正确使用提示词工程的方法。
1. 明确目标
明确你希望ChatGPT完成的任务 无论是获取信息、解决问题、生成文本还是进行对话清晰的目标有助于引导模型给出更合适的回应。
2. 提供详细背景、设定角色
提供足够的背景信息 让模型了解更多上下文可以帮助它生成更相关和准确的回答。示例 不明确的提示 “写一个关于机器学习的文章。”更好的提示 你是人工智能方面的专家请写一篇关于机器学习的文章重点介绍监督学习和无监督学习的区别并提供实际应用的例子。”
3. 使用具体问题
提出具体问题 具体的问题可以引导模型给出更精确的答案。示例 不明确的提示 “告诉我关于太空的事情。”更好的提示 “什么是国际空间站它有什么重要性”
4. 分步骤提问
分步骤提问 对于复杂的问题分解成多个简单的问题这样模型可以逐步回答每一步都更容易理解和处理。示例 不明确的提示 “ 解释量子力学。”更好的提示 “首先什么是量子力学接下来量子力学中的叠加原理是什么”
5. 请求具体格式
请求特定格式如果你需要模型生成特定格式的输出比如列表、表格或代码段明确说明。示例 不明确的提示 “给我一些学习Python的建议。”更好的提示 “请列出5个学习Python的建议用列表格式。”
6. 控制回应长度
控制回应长度 你可以请求简短或详细的回答根据你的需要调整模型的回答长度。示例 简短回答 “简短描述一下机器学习。”详细回答 “详细解释一下机器学习的基本概念和主要类型文字不要超过100字。”
7. 反馈和调整
提供反馈并调整问题 如果模型的回答不完全符合预期提供反馈并重新提问可以逐步调整问题得到更满意的回答。示例 初次提问 “解释一下深度学习。”提供反馈 “你回答的第二点我还不太明白请详细讲一下深度学习的层级结构。”
8. 多轮对话
进行多轮对话 利用对话的连续性逐步深入探索某个话题每轮对话都建立在前一轮的基础上。示例 第一次提问 “什么是神经网络”第二次提问 “神经网络中的层级结构是怎样的”
9. 避免歧义
避免歧义和模糊 使用明确和具体的词汇避免使用含义不明确的词语或短语。示例 不明确的提示 “告诉我它是什么样的。”更好的提示 “描述一下太阳系中地球的特征。”
10. 复查和调整
复查和调整输出 根据需要对模型的回答进行复查和调整确保其符合你的需求和期望。示例 初步输出 “天干都有哪些他们的阴阳五行属性都是什么。”复查和调整 假设chatgpt把乙的阴阳属性搞错了回答成阳了“乙的阴阳属性是阴请重新回答我并用列表形式展示出来。”
