不懂如何和人相处怎么办,不懂得如何与人沟通怎么办?,不懂怎么跟你说,怎么还不懂

ChatGPT模型的前身可以追溯到2017年，当时Google团队提出了Transformer模型，这是一种用于自然语言处理的深度学习架构，用于解决序列到序列的任务。Transformer模型中的Self-Attention机制使得模型能够更好地处理长序列，并且在一定程度上缓解了对循环神经网络（RNN）的依赖。

随着自然语言处理技术的不断进步，人们对于生成式模型的需求也越来越大，于是OpenAI团队于2019年提出了GPT-2模型。GPT-2模型是一种基于Transformer架构的生成式语言模型，其在多项自然语言处理任务上表现出色，并且能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本。但是由于其过于强大，GPT-2模型的大部分参数并没有公开发布。

为了解决GPT-2模型的参数可访问性问题，OpenAI团队于2020年发布了GPT-3模型。GPT-3是一种具有1750亿个参数的巨型生成式语言模型，被视为自然语言处理领域的里程碑式进展。GPT-3能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本，其表现已经趋近于人类水平，并且在多个领域中具有广泛的应用前景。

截至目前，2023年3月15日发布的GPT-4 已经是一个大型多模态模型，能够接受图像或文本输入，发出文本输出，虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上有人类水平的表现GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令，在各种各样的学术性考试中，GPT-4的成绩有非常显著的提升！

ChatGPT的应用非常广泛，其中最为典型的应用是聊天机器人。通过与用户进行自然语言交互，ChatGPT可以自动产生回应，完成基本的对话任务。除此之外，ChatGPT还可以应用于智能客服、语音助手、智能翻译、自动摘要、文章生成等领域。

随着ChatGPT技术的不断发展，其应用场景也在不断扩展。例如，在商业领域中，ChatGPT可以用于自动化客户服务、营销推广和产品推荐等方面；在医疗领域中，ChatGPT可以用于自动问诊和疾病诊断等方面；在科学研究领域中，ChatGPT可以用于自动文献综述和实验结果分析等方面。

总之，ChatGPT是一种具有广泛应用前景的自然语言处理模型，可以为人们的生活和工作带来很大的便利和效率提升。

提示 (Prompts) 是您可以输入到AI工具（如ChatGPT）中的任何短语或关键词。该工具将解释提示并基于其现有的知识库生成响应。由于像 ChatGPT 这样的 AI 工具可以不断地从提示中学习，因此用户可以通过各种提示来丰富其分析能力。

在为 ChatGPT 编写提示时，您需要提供清晰而完整的上下文，以便模型生成响应。请遵循以下几个技巧：

为了保证你的回答质量，请像个高质量人类去向chatGPT提问。

指南	描述
具体化	ChatGPT模型并不知道用户的具体需求，因此提问时应该尽可能具体，以便模型更好地理解和回答问题。例如，与其问“你喜欢哪种颜色？”不如问“你喜欢蓝色还是红色？”
简要化	提示词要保持简短，并集中于最相关的信息。过于冗长的提示词可能会让ChatGPT迷失在信息的泛滥中，从而无法准确地理解问题。例如，与其说“请告诉我这个应用程序的下载链接和它是否适用于iOS操作系统？”不如说“这个应用程序适用于iOS吗？下载链接在哪里？
清晰化	一需一问，且需要避免使用模棱两可或含糊的语言，这会导致ChatGPT模型难以理解问题。例如，不要问“你认为这是怎么回事？”而是问“你认为这个问题的答案是什么？”
顺序化	编写提示时，应像向其他人提问一样使用正常的语法和句子结构，切忌使用类似双重否定表肯定，倒叙，倒装等语句，如果读起来就不通顺那种更是加大了chatGPT的完全理解你需求的难度。

以下举些糖炒栗子 如：

• 违背具体化的错：“巴黎好玩吗？” 你想问的是一个城市好不好玩，但好玩是对比出来的一个概念，所以上下文缺失了。 修正：从娱乐形式娱乐数量的角度出发，法国巴黎跟英国伦敦哪个更好玩？ 可以看到补充进细节后，他的描述的准确了。如果你是知道巴黎好玩，心里想的是推荐游乐场景，游玩方式，则需要这么问：请给我推荐一些好玩的活动和景点，让我在巴黎度过一个浪漫的周末。 在这里，为了约束chatGPT的回答，我加入了后文，也就是需求的来源。当chatGPT理解你的需求，以及需求的来源的时候，他就能精准给你推送回复啦。

为了明白具体化的要义，你需要真正懂你的需求上文与需求下文。

• 违背简明扼要的错： 感觉这里的人非常好，跟回到了家一样！我超喜欢这里的，真的，你不信吗？这里我来很多次啦，每次都感觉能吃饱饭，有屋住。你知道我怎么才能再次进监狱吗？ 我拿着电瓶问道

看完，你明白，简明扼要的要义上什么了吗？这个跟具体化是两个极端，你有很多个需求，很多的上下文，但没必要都写，直接写：我现在在外面活的很苦，没屋住没饭吃，你能告诉我进伙食比较好的监狱有哪些方法吗？，或者去掉上文，你能告诉我哪些监狱伙食比较好，且有哪些进去的方法吗？

• 违背清晰化的错： 提问的时候，点明需求，且该需求最好的唯一的，不同的需求需要多次提问。 上面看起来好像是回答了是吧，实际他可以回答的更好，需求拆分之后，可以加上一些“咒语”去提高chatGPT返回回答的质量。
• 违背顺序化的错： 总结就是不讲人话，秀语文素养的得到的回答质量不能得到很好的保证，硬是要倒装，双重否定表肯定等骚操作，颠来倒去提高理解难度的让chatGPT看了都直呼wc。好好交流不行嘛。（当然有时候是敲快了，语句不大对意hh）

学会了具体化，简要化，清晰化，顺序化四个提问礼仪之后，恭喜🎉你学会了如何好好提问，好好说话的要义。 这个四个基础技巧可能还需要你在多次提问之中，慢慢体会。学会基础技巧之后，你就是一个入门级提问工程师了，按照这个提问礼仪，你可以清楚地向GPT提出你的需求，并让它协助你完成基础的工作。 下面是四个提问礼仪的总结概要

1. 具体化：在你的需求中视情况加入上下文，限制在特定的领域或范围内。强调增加细节，约束
2. 简要化：用简洁而直接的方式描述你的需求，避免使用冗长或含糊的词汇。强调删去不必要的细节，简明
3. 清晰化：用指向清晰的语言描述出你的需求，避免使用模棱两可或含糊的语言。强调提问的有效性，最小
4. 顺序化：用正常的语序提问，避免使用双重否定，倒叙，倒转等操作。强调提问易于理解，流畅

还不懂如何与AI高效交流？保姆级且全面的chatGPT提示词工程教程来啦！（一）基础篇

我们该如何与ai相处,怎么跟ai聊天,人与ai如何相处,和ai对话

ChatGPT模型的前身可以追溯到2017年，当时Google团队提出了Transformer模型，这是一种用于自然语言处理的深度学习架构，用于解决序列到序列的任务。Transformer模型中的Self-Attention机制使得模型能够更好地处理长序列，并且在一定程度上缓解了对循环神经网络（RNN）的依赖。

随着自然语言处理技术的不断进步，人们对于生成式模型的需求也越来越大，于是OpenAI团队于2019年提出了GPT-2模型。GPT-2模型是一种基于Transformer架构的生成式语言模型，其在多项自然语言处理任务上表现出色，并且能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本。但是由于其过于强大，GPT-2模型的大部分参数并没有公开发布。

为了解决GPT-2模型的参数可访问性问题，OpenAI团队于2020年发布了GPT-3模型。GPT-3是一种具有1750亿个参数的巨型生成式语言模型，被视为自然语言处理领域的里程碑式进展。GPT-3能够自动产生高质量、具有一定逻辑关系的文本，其表现已经趋近于人类水平，并且在多个领域中具有广泛的应用前景。

截至目前，2023年3月15日发布的GPT-4 已经是一个大型多模态模型，能够接受图像或文本输入，发出文本输出，虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上有人类水平的表现GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令，在各种各样的学术性考试中，GPT-4的成绩有非常显著的提升！

ChatGPT的应用非常广泛，其中最为典型的应用是聊天机器人。通过与用户进行自然语言交互，ChatGPT可以自动产生回应，完成基本的对话任务。除此之外，ChatGPT还可以应用于智能客服、语音助手、智能翻译、自动摘要、文章生成等领域。

随着ChatGPT技术的不断发展，其应用场景也在不断扩展。例如，在商业领域中，ChatGPT可以用于自动化客户服务、营销推广和产品推荐等方面；在医疗领域中，ChatGPT可以用于自动问诊和疾病诊断等方面；在科学研究领域中，ChatGPT可以用于自动文献综述和实验结果分析等方面。

总之，ChatGPT是一种具有广泛应用前景的自然语言处理模型，可以为人们的生活和工作带来很大的便利和效率提升。

提示 (Prompts) 是您可以输入到AI工具（如ChatGPT）中的任何短语或关键词。该工具将解释提示并基于其现有的知识库生成响应。由于像 ChatGPT 这样的 AI 工具可以不断地从提示中学习，因此用户可以通过各种提示来丰富其分析能力。

在为 ChatGPT 编写提示时，您需要提供清晰而完整的上下文，以便模型生成响应。请遵循以下几个技巧：

为了保证你的回答质量，请像个高质量人类去向chatGPT提问。

指南	描述
具体化	ChatGPT模型并不知道用户的具体需求，因此提问时应该尽可能具体，以便模型更好地理解和回答问题。例如，与其问“你喜欢哪种颜色？”不如问“你喜欢蓝色还是红色？”
简要化	提示词要保持简短，并集中于最相关的信息。过于冗长的提示词可能会让ChatGPT迷失在信息的泛滥中，从而无法准确地理解问题。例如，与其说“请告诉我这个应用程序的下载链接和它是否适用于iOS操作系统？”不如说“这个应用程序适用于iOS吗？下载链接在哪里？
清晰化	一需一问，且需要避免使用模棱两可或含糊的语言，这会导致ChatGPT模型难以理解问题。例如，不要问“你认为这是怎么回事？”而是问“你认为这个问题的答案是什么？”
顺序化	编写提示时，应像向其他人提问一样使用正常的语法和句子结构，切忌使用类似双重否定表肯定，倒叙，倒装等语句，如果读起来就不通顺那种更是加大了chatGPT的完全理解你需求的难度。

以下举些糖炒栗子 如：

• 违背具体化的错：“巴黎好玩吗？” 你想问的是一个城市好不好玩，但好玩是对比出来的一个概念，所以上下文缺失了。 修正：从娱乐形式娱乐数量的角度出发，法国巴黎跟英国伦敦哪个更好玩？ 可以看到补充进细节后，他的描述的准确了。如果你是知道巴黎好玩，心里想的是推荐游乐场景，游玩方式，则需要这么问：请给我推荐一些好玩的活动和景点，让我在巴黎度过一个浪漫的周末。 在这里，为了约束chatGPT的回答，我加入了后文，也就是需求的来源。当chatGPT理解你的需求，以及需求的来源的时候，他就能精准给你推送回复啦。

为了明白具体化的要义，你需要真正懂你的需求上文与需求下文。

• 违背简明扼要的错： 感觉这里的人非常好，跟回到了家一样！我超喜欢这里的，真的，你不信吗？这里我来很多次啦，每次都感觉能吃饱饭，有屋住。你知道我怎么才能再次进监狱吗？ 我拿着电瓶问道

看完，你明白，简明扼要的要义上什么了吗？这个跟具体化是两个极端，你有很多个需求，很多的上下文，但没必要都写，直接写：我现在在外面活的很苦，没屋住没饭吃，你能告诉我进伙食比较好的监狱有哪些方法吗？，或者去掉上文，你能告诉我哪些监狱伙食比较好，且有哪些进去的方法吗？

• 违背清晰化的错： 提问的时候，点明需求，且该需求最好的唯一的，不同的需求需要多次提问。 上面看起来好像是回答了是吧，实际他可以回答的更好，需求拆分之后，可以加上一些“咒语”去提高chatGPT返回回答的质量。
• 违背顺序化的错： 总结就是不讲人话，秀语文素养的得到的回答质量不能得到很好的保证，硬是要倒装，双重否定表肯定等骚操作，颠来倒去提高理解难度的让chatGPT看了都直呼wc。好好交流不行嘛。（当然有时候是敲快了，语句不大对意hh）

学会了具体化，简要化，清晰化，顺序化四个提问礼仪之后，恭喜🎉你学会了如何好好提问，好好说话的要义。 这个四个基础技巧可能还需要你在多次提问之中，慢慢体会。学会基础技巧之后，你就是一个入门级提问工程师了，按照这个提问礼仪，你可以清楚地向GPT提出你的需求，并让它协助你完成基础的工作。 下面是四个提问礼仪的总结概要

1. 具体化：在你的需求中视情况加入上下文，限制在特定的领域或范围内。强调增加细节，约束
2. 简要化：用简洁而直接的方式描述你的需求，避免使用冗长或含糊的词汇。强调删去不必要的细节，简明
3. 清晰化：用指向清晰的语言描述出你的需求，避免使用模棱两可或含糊的语言。强调提问的有效性，最小
4. 顺序化：用正常的语序提问，避免使用双重否定，倒叙，倒转等操作。强调提问易于理解，流畅