木薯牛人成长 2023-03-20

chatGPT的使用技巧，调教过几百个模型后的经验分享

使用过chatGPT的，相信知道有多强大，就不用多说了吧，但毕竟内核还是机器语言代码，所以有时候的回答并不能令人满意。

但如果我们用它们的理解方式和语言与其交流，将会大大提高自己的工作效率

这篇文章，就介绍如何高效的使用chatGPT的几个技巧

1，假如给ChatGPT一个职业身份与人格特征，给他的听众也定个身份，让他知道要说给谁听，它回答会更准确，更有温度

内容目录 隐藏

1 2，用计算机语言逻辑的描述替代自然语言逻辑的描述

2 3，用专业语言替代自然语言

3 4，能识别中文，但它更擅长英文

4 调教的6个小技巧

4.1 7，chatGPT使用技巧写完一段结束，可以输入 “接着写 ”或者 “继续” ，最好的方法是把上段的文字复制一下然后让他根据 “复制的文字 ”接着写

5 注意事项：

2，用计算机语言逻辑的描述替代自然语言逻辑的描述

它能识别自然语言逻辑的描述，但它更擅长识别计算机语言逻辑的描述

使用自然语言时通常有两重模糊性：语义模糊性+逻辑模糊性

这种模糊性就会带来理解上的歧义，我们日常生活中话语有时就会被人误解，何况计算机

chatGPT能够识别自然语言逻辑的描述，但在处理计算机语言的逻辑描述时，其表现更加出色

chatGPT调教方式可以使用计算机语言的IPO模型：

经IPO处理后，一个完整的promot应该包括下面内容：

背景：在背景信息中，可以加入更多的细节信息，用来帮助模型更好的理解问题，比如使用更多的该领域的相关知识和术语

输入信息：提供尽可能多的信息，以帮助模型更好的理解问题，比如了解城市的天气情况，除了提供城市名称，还要提供日期，时间等信息

具体指令：明确，简洁，具体，告诉模型需要完成的任务，比如，是要回答问题，生成文本，脚本，还是翻译等

输出指示：明确告诉要输出的类型或格式，比如纯文本，HTML，Json等

还可以增加目标受众，写作风格等信息，用来更好的调教chatGPT。

3，用专业语言替代自然语言

使用专业术语可以让chatGPT更准确地理解和回答特定领域的问题，同时使用自然语言可以增强chatGPT的自然度和流畅度。

比如处理股票市场内容时，使用“股票价格会波动”来替代“股票市场的价格会上涨和下跌”，能更好的让chatGPT理解问题，并能得到更专业的回答。

决定一个人能否更好的使用chatGPT这个工具，取决于两方面：

一方面时足够强的提问意识，面对chagGPT能提出合适的问题

一方面，取决于个人的知识结构，当一个人的某一方面知识够丰富，那它就能够得到够高质量的回答。

提问意识是指用户能否够清晰的表达问题，精准描述自己的需求，并能够从chatGPT回答中挑选出最相关和最有用的信息。

当一个人的知识结构够丰富，他就能够提供更有价值的问题，相对的他也就能够得到更高质量的回答，并能轻易的理解chatGPT给出的答案，也能更好的评估答案的质量。

4，能识别中文，但它更擅长英文

很好理解，毕竟它的诞生之地就是在英文国家

而且英文的资料够多，能训练出更高质量的回答

调教的6个小技巧

1，自定义chatGPT输出的内容

!train:这个命令可以用来训练它。你可以输入一个或多个文本示例和它们的回答。

比如：!train 你好|你好！我是云飞。这将让它学会回答“你好”这个问题。

文本格式如下：

!train[输入文本]|[回答文本]

它的好处在于咱们可以在任何一个对话中加入以上信息，当用户问及这类问题时，它会直接使用我们指定的答案去回复；如果时其他问题，他就会用自己的答案去回复。

这个对于营销意义重大，自行领悟

想做本地部署或者端类服务的可以用下面的源码实现：

text = “””你好吗？我很好，谢谢。你呢？我也很好，谢谢。你在做什么呢？我在和你聊天呢。你呢？我也是啊。”””

dialogues = []

lines = text.split(“\n”)

for i in range(0, len(lines), 2):

if i+1 < len(lines):

dialogues.append((lines[i], lines[i+1]))

print(dialogues)

2，抄作业，用对动词是关键

常用动词：描述，分析，解释，预测，比较，设计，创造，推荐，讨论，评估，演示，批判

常用描述：正式，非正式，幽默，严肃，情感，客观，主观，故事性，学术性，商业性

3，进阶使用一些功能

你工作中可能需要这些功能，但你可能不知道这些功能叫这些名字

如果你想做针对某篇文章做伪原创，那你不要写“伪原创或者请保持文本意思不变”，逻辑不变，换其中的一些多义词。。。”的描述，因为这个功能在它的库中叫“文本重写”

4，懂它的脾气

一般它没法一次就给你非常满意的答案，所以整个过程中就需要你不断的给它反馈，告诉它你是怎么看待它给出的答案的。如果输出的内容不符合心意，就及时停住，告诉它你不喜欢它的答案，你希望它怎么改进。

如果生成的不错，就夸夸不停，“不错”，“我喜欢你的内容”等等。

因为你的每一次反馈都决定了它接下来要不要对输出的内容做微调。

实在不想夸的话，就用两个大拇指，相信我，你的反馈真的很重要，它真的很需要。

5，用最简单的代码调用API

分享一段最简单的调用API的代码，助你快速拿到第一个正反馈，部署自己的本地机器人。

import openai

openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

prompt = “你好，”

model = “text-davinci-002”

temperature = 0.5

response = openai.Completion.create(

engine=model,

prompt=prompt,

temperature=temperature,

max_tokens=60 )

print(response.choices[0].text)