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给Chat GPT足够的时间“思考”提供了三种策略13节
如果被要求计算 17 乘以 28，我们普通人可能无法立即得到答案，但可以通过时间来计算出来。 同样，大模型被要求立刻做出判断时，会出现较多的推理错误，而不是花时间“思考”答案。如果在得出答案之前，要求大模型进行一连串的推理过程，可以帮助它更可靠地提供正确答案。 OpenAI 官方提供了三种策略，我们一起来看看。 策略一：在匆忙得出结论前，指导模型自行找出解决方案 适用人群：熟练者 难度：⭐️⭐️ …- 470
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如何将复杂任务拆分成子任务12节
当我们向大模型问一个很复杂的问题，那么大模型需要同时考虑问题中的多个方面，这可能导致大模型难以捕捉到问题的所有细节，从而影响答案的准确性。 但是，如果我们将复杂问题分解为几个简单的子问题，然后逐一向模型提问，每个子问题都相对简单明了，这样模型就能更容易地理解和处理。 策略一：使用意图分类来识别用户查询最相关的指令 适用人群：新手 难度：⭐️⭐️ 解读 简单来说，就是先理解用户的真实需求，然后根据这…- 546
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快速掌握编写清晰的指令|指定输出长度10节
策略六：指定所需的输出长度 适用人群：新手 难度：🌟 您可以要求模型生成指定长度的输出。目标输出长度可以根据词数、句子数、段落数、项目符号数等来指定。 但请注意，指示模型生成特定数量的单词并不具有高精确度。模型更可靠地生成具有特定段落或要点数量的输出。 解读 用户在提问时, 要求输出指定字符数量, 而大模型在响应内容时, 输出的字符数量不会严格遵守。 通过指定几段话, 或者指定几个要点来输出内容，…- 430
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快速掌握编写清晰的指令|提供样例09节
策略五：提供样例 适用人群：新手 难度：🌟 提供适用于所有样例的一般说明，比通过示例演示任务的排列更高效，但在某些情况下，提供样例可能更容易。例如，你打算让模型复制一种难以明确描述的响应风格。这被称为 "few-shot" 提示。 不理解，没关系，看下方的解读。 解读 提供样例，即 少样本（few-shot）提示，可以帮助我们得到格式更加稳定的内容，而不是让大模型随意发挥。 当…- 410
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快速掌握编写清晰的指令-使用分隔符区分独立的内容07节
策略三：使用分隔符区分独立的内容 适用人群：新手 难度：🌟 使用像三重引号、XML标记、标题等分隔符，可以帮助标识需要以不同方式处理的文本。 对于简单任务，使用分隔符可能不会对输出质量产生影响。然而，任务越复杂，将任务细节澄清变得越重要。不要让 GPT 努力理解您究竟在要求什么。 解读 想象一下，如果我们正在组装一个相对复杂的乐高，但所有的零件都混在一起，没有任何标签或说明书。这可能会让组装过程变…- 384
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快速掌握编写清晰的指令-指定任务所需步骤08节
策略四：指定完成任务所需的步骤 适用人群：新手 难度：🌟 某些任务最好指定为一系列步骤。明确写出这些步骤可以让模型更容易遵循。 解读 大模型通过学习大量的数据，掌握了如何回答问题、解决问题的能力。虽然大模型很强大，但是面对一些复杂的任务，尤其是数学推理时，如果不说明具体步骤，可能会出错。 当你向大模型提出一个复杂的任务时，如果你能够把这个任务分解成一系列更具体、更清晰的步骤，这样做有几个好处： 清…- 387
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