ChatGPT由OpenAI于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型，有着很强的强化学习训练能力，除了可以用人类自然对话方式来交互，还可以用于甚为复杂的语言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务，在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本生成类似的文本，在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题生成答案。
此外，其还有编写和调试计算机程序的能力。这么强大的一款程序，只使用一方面的功能未免大材小用，那么如何提高使用效率呢？
告诉模型，要做什么，这种设计最佳提示，以指示模型执行任务的方法称为提示工程，提示工程是由以下四元素构成的：
2.上下文，即可能涉及外部信息或其他上下文，可以引导模型做出更好的响应
一次交互并非所有的元素都是必须的，提示的具体内容取决于我们想让ChatGPT做什么。
ChatGPT 有很强的模仿能力。如果我们想让 ChatGPT 做一些复杂而重复性的工作，我们可以在会话的前几句聊天中，对其进行简单“预训练”。预训练的方式可以是身份设定或者是给出示例。
“我将给你一些示例，以便你明白我要你完成的任务。”
预训练通常需要 3-4 次对话，来将 ChatGPT 训练成你想要的样子。然后后面你就可以很轻松的输入文字，无需多言，直接回车，它就可以帮你完成。
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就像很多绘画 AI 一样，如果你只告诉它，绘制“a cat”，它很可能无法输出你想要的结果。这也是有技巧的，你必须更加详细的描述，比如:一只白色的加菲猫，躺在白色的垫子上，用未来主义风格绘制，高精度，鸟瞰视角，3D 风格。
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在某些情况下，ChatGPT可能会生成与上下文不符或者不恰当的回复。为了解决这个问题，我们可以使用“基于语境的回复生成”技术。这种技术可以根据上下文和语境来生成回复，以确保回复更加准确和适宜。例如，如果我们提供了一个问题，ChatGPT可以根据问题的上下文来生成回复，以确保回复更加准确和适宜。
ChatGPT可以与其他技术相结合，以获得更好的结果。例如，我们可以将ChatGPT与深度学习技术相结合，以便生成更加复杂和深入的回复。或者，我们也可以将ChatGPT与计算机视觉技术相结合，以便在自然语言对话中加入图像和视频等多媒体元素。
除了常规对话外，ChatGPT还可以应用于许多其他场景。例如，我们可以将ChatGPT用于自然语言生成、自动摘要、自动文本纠错等。此外，ChatGPT还可以用于智能客服、虚拟助手、自然语言理解等领域，以提高工作效率和服务质量。
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在一定程度上而言，ChatGPT有多大能力，不是取决于其本身，而是取决于你如何使用它如何同其交谈，也就是你的提示词 。
原文始发于微信公众号（情报分析师Pro）：如何在百度上使用ChatGPT进阶用法
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