提示词对于问询 ChatGPT,从而得到高质量的回答很重要,这在此前的文章中多次提及。很多人之所以不了解 ChatGPT 的强大,以及觉得对自己无用,完全是因为询问的提示词太简单,缺乏进阶用法导致,本篇文章汇总一些提示词网站和社区,启迪思想,增长见识,掌握更多好用的提示词来提升 ChatGPT 使用效率,更好地使用 ChatGPT 以及其他类似产品,废话不多少,本篇开始。
前情提要《如何调教 ChatGPT 让他帮你写出杰出小说》《类 ChatGPT 提示词 Prompts 汇总——编程篇》内容详情写 ChatGPT 提示的技巧有很多,不同的目的和场景可能需要不同的方法。但是,有一些通用的原则可以帮助你写出更有效的提示,让 ChatGPT 生成更准确和相关的响应。
此前介绍过提示词使用的原则,这里仍然要再列出来一次:
确保你的提示是精确和清晰的。避免使用长句子或包含多个要点的句子。相反,你应该使用简短易懂的句子尽量提出具体的问题,并解释问题的背景和目的。这样可以帮助 ChatGPT 理解你想要什么样的答案注意你的提示中的词语选择。使用恰当和专业的词语,避免使用模糊或歧义的词语避免提出只有是/否答案或非常笼统的问题(例如,“什么是爱?”)——这类问题通常不会产生很有用的答案给 ChatGPT 一些限制或条件,让它在一定的范围内工作。例如,你可以限制答案的字数、段落数、格式等如果 ChatGPT 没有按照你的提示正确回答,你可以纠正它,并让它再试一次总之,问题(提示)越好,答案越好。
伯衡君搜罗了很多提示词相关网站和社区,让我们来看看都有什么。
DataFithttps://datafit.ai/DataFit.AI 是一个适用于 ChatGPT 这种聊天机器人的提示词分享社区,旨在帮助您共享和贡献 ChatGPT 提示词和其他类似产品的提示词。在 DataFit.AI 上,可以找到各种提示,包括营销、技术、学习、内容创作等。DataFit.AI 社区分享各种类型的提示,帮助您支持工作并回答问题。
可以根据点赞数和评论数查看当前最夯的提示词排名,学习其中的技巧,以便将来举一反三。
FlowGPThttps://flowGPT.com/该站提供了一个社区平台,让用户可以创建和分享基于GPT模型的聊天和 AI 提示词,用户可以在网站上浏览不同的提示主题,例如创业、职业、写作等,并尝试使用GPT模型生成内容或对话,用户还可以为自己或他人的提示设置赏金,以鼓励更多的创意和质量。
点击任意一个帖子,可以看到用户是如何和 ChatGPT 沟通的,以及使用了什么样的提示词。
网站定期举办提示黑客沙龙活动,邀请用户参与竞赛和评选。网站的目标是释放 AI 的力量,帮助用户解决各种问题和挑战。
Learnpromptinghttps://learnprompting.org/让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令。
是一个简单而用户友好的 ChatGPT 快捷命令列表,可以帮助你提高生产力和效率。这个网站包含了 216 个提示,涵盖了不同的领域和功能,比如写作、文章、代码、人工智能、生活技能、音乐等。
你可以通过标签过滤、关键词搜索和一键复制提示来快速找到你想要的提示。
这个网站还提供了一些特色的提示,比如表情符号写作、无限制的 ChatGPT 和开发者模式。
这些提示可以让你用更有趣和创造性的方式与人工智能交流。
汇总归纳通过这些社区和平台的内容分享,可以概括出一个规律,如何让像 ChatGPT 这种聊天机器人发挥出它的最佳性能,不外乎如下几点:
指定角色这可以通过在角色中构建问题来轻松解决。这样 ChatGPT 就能用特定的身份,比较专业的回答问题,这在伯衡君此前撰写的前情提要中,那篇有关编程的提示词文章有了充分的说明,这里就不再赘述了。定义渠道和受众比如想让 ChatGPT 为你编写 Youtube 文案,主题是有关如何在夏天制作美味冰淇淋,如果只单纯的对 ChatGPT 说 “给我写一个如何在夏天制作美味冰淇淋的文案”,输出结果不会很理想,而且也不适合在 Youtube 上展现,但是,如果你对 ChatGPT 说 “给我写一份 Youtube 脚本,脚本主题是如何在夏天制作美味冰淇淋,风格轻松活泼,让人一看就喜欢”,那么生成的结果是与之前截然不同的,几乎是一份完美文案。指定细节在“定义渠道和受众”中,让 ChatGPT 生成 Youtube 文案,要求增加了如“风格轻松活波”,“让人一看就喜欢”这种指示,这种细节表述能够让 ChatGPT 生成更符合要求的文字,以后可以多用。使用 ChatGPT 生成自己的提示只需几条指令,它就可以生成自己的提示,并提供研究路径选择。一位网友使用套路的方式,让 ChatGPT 充当了提示词生成器,可以参看该地址完整的攻略过程:https://flowgpt.com/prompt/mQzEosdaqlUftU-PtKSEC。Chain-of-ThoughtChain-of-Thought Prompting是一种利用GPT模型进行复杂推理的方法。它的基本思想是,通过给GPT模型提供一些示例,其中包含了一系列中间推理步骤,来激发GPT模型在回答问题时也生成类似的推理步骤。这样做可以提高GPT模型的准确性和透明度,让我们能够看到GPT模型是如何得出答案的。举个例子,如果我们想让GPT模型回答一个数学问题,例如:一个人有12个苹果,他给了他的朋友4个,然后又买了6个。他现在有多少个苹果?我们可以用以下方式给GPT模型提示:一个人有12个苹果他给了他的朋友4个,所以他剩下12-4=8个;他又买了6个,所以他现在有8 6=14个;答案是:他现在有14个苹果。这样,GPT模型就会学习到如何用类似的方式解决数学问题,并给出答案和推理过程,否则,依照目前的 GPT 模型能力,很容易给出错误答案,这样撰写可以让它学会更加细致的推理和思考。温馨提示以后发现更多提示词社区和网站,将单独更新到这篇文章,不另外新开,有需要的读者朋友可以进行收藏,敬请知晓。
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