《拥抱AIGC 应用ChatGPT和OpenAI API》 ChatGPT的应用
本帖最后由 MioChan 于 2024-8-30 17:06 编辑<p>最近抽时间把本书的第二部分读完了，这一部分主要就是关于ChatGPT的应用。</p>
<h3>第三章 熟悉 ChatGPT</h3>
<p>这一章主要是介绍如何使用 ChatGPT，包括如何注册账户、用户界面介绍以及组织对话等，主要是面向新用户而言。<br />
第一节详细介绍了如何注册和设置ChatGPT 账户，确保新用户能够快速开始使用，通过实际步骤，比如如何选择账号类型（免费或付费）、如何进行身份验证，以及设置个人偏好，读者能够更清楚地了解如何进入和使用 ChatGPT。另外，书中没有提到的是，目前最新的ChatGPT相比之前已经大大放宽了注册流程，也不需要验证外区手机号，即使不注册也能进行会话，就是每次刷新浏览器后都会被重置。</p>
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下一节则讲解了 ChatGPT 的用户界面，包括聊天窗口、工具栏、历史记录以及个性化设置等功能区域。通过对界面的各个部分进行详细介绍，读者可以更快地找到所需的功能。例如，用户可以在左侧的对话栏中找到历史对话记录，方便回顾和继续先前的对话。同时，通过个性化设置，用户可以调整界面显示风格、对话语言、自定义GPT等，打造更符合个人习惯的使用体验。</p>
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<p>最后本章还介绍了如何通过良好的对话组织来提高与 ChatGPT 互动的效率和效果。例如，在进行复杂任务时，用户可以将问题分解成多个小问题，逐步与 ChatGPT 讨论，最终得到更加精准和全面的答案。此外，使用明确和简洁的语言来提出问题，可以帮助 ChatGPT 更好地理解用户意图，生成更有用的回复。举个例子，用户在请求某个产品的评测时，可以首先说明产品的基本信息，然后逐步询问产品的性能、价格和用户评价等细节。</p>
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<h3>第四章 了解提示设计</h3>
<p>本章重点介绍了如何通过设计有效的提示（Prompt）来引导 ChatGPT 生成更精准和符合预期的内容。提示设计在使用大型语言模型时至关重要，因为它能够直接影响模型输出的质量和相关性。本章共分为三个主要部分，深入探讨了提示的概念、重要性，以及如何利用零样本学习、一次样本学习和少样本学习来提升生成效果，并特别强调了 Transformer 模型在这些任务中的作用。</p>
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<p><span style="font-size:16px;"><strong>什么是提示，提示为什么重要</strong></span></p>
<p>这一节首先定义了“提示”的概念。在人工智能领域，提示是向语言模型输入的文本片段或问题，它起到了“指示牌”的作用，引导模型生成期望的答案或内容。提示的设计直接影响生成的效果。有效的提示能够帮助模型更好地理解上下文，过滤出相关信息，进而生成符合需求的内容。</p>
<p>提示的重要性在于它不仅仅是一个问题的表达方式，更是影响模型输出的一个关键因素。例如，当用户希望生成一份关于气候变化的报告时，一个简单的提示如“写一篇关于气候变化的文章”可能会得到一个过于宽泛的答案，而如果提示被精细化为“写一篇关于2024年气候变化对沿海城市的经济影响的分析”，则生成结果会更加具体和有针对性。这体现了提示设计在优化内容生成中的重要作用。</p>
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<p><strong><span style="font-size:16px;">零样本学习、一次样本学习和少样本学习——Transformer 模型的典型功能</span></strong></p>
<p><strong>零样本学习</strong>指模型在没有任何示例的情况下，直接依赖提示生成答案的能力。例如，用户可能会给出一个完全新领域的问题，模型需通过理解问题的语境进行推理，从而给出一个合理的答案。此能力对于处理不常见或未知领域的信息非常重要。<strong>一次样本学习</strong>则是给出一个示例来指导模型学习。例如，用户想要写一封商业邮件，可以先提供一个样例邮件，模型将根据这个单一示例理解格式、语调和内容结构，并生成类似的文本。<strong>少样本学习</strong>提供少量示例来帮助模型更准确地理解任务。例如，用户提供了几条客户评论，希望模型根据这些评论生成产品描述。少样本学习通过这些示例让模型学习到更加复杂的模式和语境，从而生成更符合需求的输出。</p>
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<p><span style="font-size:16px;"><strong>定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果</strong></span></p>
<p>在提示中清楚说明你想要的结果和目标。例如，想要获取某个特定领域的技术报告，应在提示中明确指定领域和技术要求。</p>
<p>为模型提供足够的背景信息，以帮助它更好地理解问题。例如，用户希望生成一段关于某个历史事件的描述，可以先简单概述事件的时间和地点。</p>
<p>在提示中添加限制条件，例如字数、格式或风格，以确保输出结果符合要求。明确的提示能够引导模型更精准地生成内容，并符合用户的特定需求。</p>
<p>通过上述方法可以获得更具体的回复。</p>
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<p>除此之外，PLUS订阅用户现在可以直接自定义GPT，直接让其能面向不同的领域。例如，下面这个是我之前尝试的一个猫娘版GPT，能产生一些比较有趣的回复。</p>
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<p>另外，就算不是Plus用户也可以在探索GPTs中找到别人已经做好的GPT使用</p>
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<h3> 第五章到第八章 助力各领域应用：提升生产力与效率</h3>
<p> 后面这几章主要展示了 ChatGPT 在多个领域中的多种应用，涵盖了日常工作、软件开发、营销策略和科学研究等不同场景。</p>
<p> 比如ChatGPT 可以作为日常助手，通过文本生成、写作技能提升、优化翻译效果和加速信息检索等功能，为用户提供实用的支持。例如，它可以帮助用户撰写商业邮件、生成创意文案，或为复杂主题撰写分析报告。ChatGPT 还可以作为个人学习助手，优化学习计划，提高工作和生活中的整体效率。</p>
<p> 在软件开发领域，ChatGPT 可用来生成、优化和调试代码，同时也能生成技术文档和代码注释，帮助开发者更高效地进行编程工作。ChatGPT 还可以帮助理解复杂的编程语言模型，甚至在不同编程语言之间进行转换。对于开发者来说，利用 ChatGPT 可以显著提升开发效率，减少出错率，并确保代码质量更高。例如下面就是用GPT帮助写一个快排算法。</p>
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<p> 在营销领域，ChatGPT 可以支持 A/B 测试、SEO 优化、情绪分析，以及新品研发等活动，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。通过 ChatGPT 生成的内容，可以更好地进行市场宣传、提升客户满意度，最终带来更高的品牌影响力和商业收益。</p>
<p> 对于科学研究人员来说，ChatGPT 也提供了多种实用功能，可以显著简化研究过程。例如，它可以收集和总结文献资料，设计实验框架，生成和格式化参考文献，对现有结果进行辅助分析，甚至帮助撰写研究论文。利用 ChatGPT，科研人员可以更专注于核心研究内容，同时减少在琐碎任务上的时间消耗，使研究工作更加高效和精准。</p>
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<p><strong> 总体来看，这部分内容的最大亮点在于其全面性和适用性。从理论到实际，深入到各个专业领域，帮助不同背景的读者在工作中发挥 AI 的最大效用。但阅读过程中我也发现很多问题，书中很多图片分辨率太低，看不清文字，而且书中与 GPT 的对话示例大多使用英文，但作为一本面向中文用户的书籍，这样的设计对于那些不熟悉英文的读者显得不太友好，起码应该提供这些英文对话的中文翻译或对话中包含的主要要点翻译。</strong></p>
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