ChatGPT使用的一些冷知识

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在之前的文章中,我们已详细介绍了关于ChatGPT的使用教程。而在本篇文章中,我们将分享一些在使用ChatGPT进程中容易被疏忽的冷知识。
1.ChatGPT入门指南(了解ChatGPT)
2.ChatGPT的特点和使用(和AI玩角色扮演是百搭选择)
3.ChatGPT多范例提示(给AI几个输出范例)
4.ChatGPT组合提示(角色扮演+给输出范例)
5.ChatGPT 区别的写风格格
6.ChatGPT 指令提示(给AI任务)
7.ChatGPT基础利用

8.ChatGPT 进阶优化

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允许AI思考一下

很多用户在ChatGPT3.5早期利用的时候,发现复杂的数学计算会偶尔出错。
这是由于用户常常采取直接发问的方式,而唆使模型是从原理动身进行推理,然后再得出结果。
所以最好的办法是让ChatGPT先解题,再判断。它一样也需要时间思考,要求它答得太快,就容易出错。

使用分割符号

使用三重引号、XML标签、章节标题等分隔符可以方便地划分文本的区别部份,以帮助ChatGPT更好地理解并进行区别的处理。

常见的分隔符包括三重引号:'''"" 内容 ''''''和XML标签:

内容

分隔符的使用可以消除任务的歧义,对简单的内容可能差别不大,但对复杂的任务来讲十分重要。

例如:将三引号中的古诗翻译成现代汉语。""" 关关雎鸠,在河之洲。窈窕淑女,君子好逑。参差荇菜,左右流之。窈窕淑女,寤寐求之。求之不得,寤寐思服。悠哉悠哉,展转反侧。参差荇菜,左右采之。窈窕淑女,琴瑟友之。参差荇菜,左右芼之。窈窕淑女,钟鼓乐之。"""

指定准确汉字数的方法

ChatGPT系列模型使用tokens来处理文本,tokens可以理解为文本中常见的字符序列。
实用的换算经验:在普通英文文本中,一个token通常对应约4个字符。这大致相当于一个单词的3/4(所以100个token大约等于75个英文单词)。
如果使用GPT3.5生成有字符数限制的中文文本,可以将汉字数大致换算成tokens,并限定最大token数。
简单算法:一个token大约等于0.5个汉字。或每一个汉字耗费2⑵.5个token。
例如,1000个汉字大约是2000⑵500个tokens左右。

将资料存入ChatGPT

我们偶尔会发现,ChatGPT在面对较为冷门问题,会出现胡编乱造的情况产生。

这时候候有两种办法可以解决:

①切ChatGPT4.0(它比3.5强大的多)

②将资料输入进ChatGPT3.5,它会根据你输入的资料回答问题,大大提高精确度

能用4.0就用4.0

很多使用上的注意事项,都是ChatGPT3.5需要注意的,但当你使用上ChatGPT4.0后,你会发现强得不止“亿点点”。

例如以下这道有点“反直觉”但逻辑上其实不复杂的计算题。

最初有1000公斤的蘑菇,其中99%的成份是水。经过几天的晴天晾晒后,蘑菇中的水份含量现在是98%,蘑菇中减少了多少水份?

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