包含如何有效使用chatgpt提问的词条
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gpt提问原则和指令提问技巧有哪些?
关键技巧补充多轮对话引导若首轮回答深度不足，可手动选择其中1-2个关键点继续追问，例如：“你提到的‘算法偏见’问题，能否从技术实现层面展开说明？”“关于‘跨文化伦理差异’，是否有具体案例支持你的观点？”结合具体场景调整指令 学术写作：增加“请引用近3年顶会论文中的相关论点”等要求。
原则：尽可能详细地描述所需的背景信息、结果要求、长度、格式和风格等。这有助于Chat GPT生成更符合你期望的示例：在请求写诗时，可以指定诗人的风格、诗歌的主题以及长度等要求。 通过示例阐明输出格式 方法：如果不确定如何描述所需的输出格式，可以通过提供示例来阐明。
从正反两面分析话题，为每一方提供有效的论据，反驳反对的观点，并根据证据得出有说服力的结论。通过辩论者的角色，你将获得更全面的洞察力。04 提问助手指令 针对一段内容，提出疑虑和可能出现的问题，促进更完整的思考。例如，如何更有效地利用AI提升工作效率？提问助手将引导你深入探索。
Chat GPT 进阶提问公式15个万能指令 请定义学习(XXX 主题)的最佳策略和技巧，请记住我是初学者。可以向我简要解释一下(XXX主题)的概念吗？请总结其主要原则并通过举例说明帮助我更好地理解我想了解更多关于某个主题的信息，但是我不确定该如何查找。
1000小时实战总结,用对这两个词,你的Chat-GPT更懂你
1、“继续”和“更多”这两个词的使用需根据对话场景灵活调整，避免机械重复“继续”，否则会导致回复内容偏离当前需求。 具体用法如下：当话已说完，但希望扩展或补充更多相关内容时，用“更多”例如，用户已完成某个主题的讨论，但希望Chat-GPT进一步展开细节、提供更多案例或深化分析。
2、Bing-GPT的使用体验：保守的网页信息搜集器回答来源依赖网页链接：Bing-GPT的回答大多直接复制自可靠网页的文本信息，整体偏向保守。例如，当用户询问某个问题时，它更倾向于罗列多个网页中的相关内容，而非对信息进行深度加工或提炼。
3、步骤：首先尝试使用零样本提示（即不提供任何示例或额外信息），如果效果不佳，则尝试使用小样本提示（即提供一个或多个示例来引导Chat GPT）。示例：在请求提取关键词时，可以先尝试零样本提示，如果效果不佳，则提供一个或多个关键词提取的示例。
4、技术实现：RPA+ChatGPT的协同逻辑RPA的角色：替代重复性操作（如点击、复制、粘贴），连接ChatGPT与外部工具（如Excel、浏览器、API接口），实现“无感化”流程串联。示例：RPA从Excel读取1000个选题，逐个输入ChatGPT生成文案，再调用剪映API批量制作视频，最后通过模拟登录发布至抖音、快手、视频号。
prompt技巧和案例4——意图对齐
意图对齐是确保提问者与回答者（或AI助手）之间对问题理解一致的关键过程。通过详细阐述问题、使用关键词、提供示例和确认理解等技巧，可以有效地进行意图对齐。同时，AI助手在意图对齐中发挥着重要作用，它们能够提供即时的反馈和多种可能的解决方案，从而加速意图对齐的过程。在实际应用中，我们应该充分利用这些技巧和工具，提高沟通效率和准确性。
语言大模型的prompt技巧主要包括明确指令目标、提供充足上下文、避免模糊或误导性语言，以及结合工程实践和产品方案进行迭代优化等。明确指令目标 在设计prompt时，首先需要明确指令的目标。这有助于模型更准确地理解用户的意图，并生成符合期望的
优质Prompt案例1：请生成一张统计图，内容为：橘子10个，苹果20个，梨15个，猕猴桃10个。优质Prompt案例2：帮我撰写一个验证邮箱的正则表达式。优质Prompt案例3：为什么优质Prompt才能生成优质内容？优质Prompt案例4：写一篇关于“阿玛尼405口红（烂番茄色)”的种草推文。
大幅度降低了对特定任务数据的需求，并减少了从微调数据集中学习过度狭窄分布的风险。高级提示词工程技巧 明确任务意图：在提示词中明确说明任务的意图和期望的输出格式，有助于模型更准确地理解并生成符合要求的输出。
Prompt 格式：确定 prompt 的结构和格式，例如问题形式、描述形式、关键词形式等。Prompt 内容：选择合适的词语、短语或问题，以确保模型理解用户的意图。Prompt 上下文：考虑前文或上下文信息，以确保模型的回应与先前的对话或情境相关。
角色定位：在某些专业知识回复的场景中，可以将AI模型定义为特定的角色（如面试官、法律专家等），这有助于AI更好地理解并模拟该角色的思维方式和表达方式。此外，为了写出更加有效的Prompt，我们还可以参考一些优秀的Prompt案例，学习它们的构造方法和技巧。
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