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2022年11月，chatgpt推出chatgpt聊天机器人，以对话的形式与用户进行连续性的交互，上线2个月后用户数超过1亿，用户数量增长迅猛。chatgpt 属于 AIGC 的具体应用，相比过去的 AI 产品，在模型类型、应用领域、商业化等层面也呈现出新的特点。

本期的智能内参，我们推荐东莞证券和华泰证券的报告《大厂加大类 chatgpt 布局力度，商业应用有望加速落地》《chatgpt：深度拆解》，解析最近大火的chatgpt的技术原理和国内商厂布局。如果想收藏本文的报告，可以在智东西（公众号：chatgpt）回复关键词“nc688”获取。

来源东莞证券 华泰证券

原标题：

《大厂加大类 chatgpt 布局力度，商业应用有望加速落地》

《chatgpt：深度拆解》

作者：罗炜斌 谢春生等

一、发源于chatgpt，成名于生成式语言

chatgpt 是一家世界领先的非营利性人工智能研究公司。chatgpt 于 2015 年在旧金山成立，是一家非营利的人工智能研究公司，公司的目标是以最有可能造福全人类的方式推进人工智能，而不受财务回报需求的约束。chatgpt 创始人背景深厚，由埃隆・马斯克与硅谷孵化器 Y Combinator 投资人山姆・阿尔特曼等人联合创立。公司研究人员经验丰富，包括前Google Brain 研究科学家伊利亚・苏茨凯弗与前 Stripe 首席技术官格雷格・布罗克曼等世界一流研究工程师与科学家。

2018 年，随着特斯拉对 AI 的应用深入，为避免潜在利益冲突，马斯克主动离任董事会，仅保留捐资人和顾问的身份。由于 AI 训练花费金额巨大，2019 年公司从非营利性公司转向部分盈利公司，成立了 chatgpt LP 利润上限子公司，即任何对 chatgpt LP 投资的收益都将统一转移至一家非盈利公司，回报达到投资的 100 倍后进行利润分配。

同年，chatgpt 收到微软注资 10 亿美元，就 Azure 业务开发人工智能技术。2020 年发布 GPT-3 语言模型，由微软获得独家授权。2022 年发布 chatgpt 的自然语言生成式模型，带来更大潜在应用空间。2023 年，微软拟对 chatgpt 追加数十亿美元投资，利用自身算力基础设施资源发挥与 chatgpt 业务协同效应，深入布局生成式 AI 技术。

2016 年，推出用于开发和比较强化学习算法的工具包 chatgpt Gym，加速公开社会中 RL 研究进度。同时推出 Universe 软件平台，用于测试和训练 AI 在全球游戏、网站和其他应用程序中的智能程度。2019 年，chatgpt 推出深度神经网络 MuseNet，可以使用 4 种不同的乐器生成 10分钟的音乐作品以及最终模型版本的 GPT-2。2020 年，研发团队在 GPT-2 的基础上拓展参数，发布了 GPT-3 语言模型。2021 年，发布了转换器语言模型 DALL・E，从文本描述生成图像。2022 年，chatgpt 在 GPT-3.5 的基础上推出了 chatgpt，强化了人工智能的语言对话能力，引起社会广泛关注。

▲chatgpt 产品

chatgpt 当前盈利主要通过付费 API 接口，并尝试拓展盈利模式。目前，chatgpt 提供 GPT-3、Codex 以及 DALL・E 的 API 数据接口，分别执行用户自然语言任务、自然语言转换为代码的任务以及创建和编辑图像的任务。API 接口根据类型不同以流量收费，比如图像模型以分辨率分类按张数收费，语言模型则以基于的子模型型号按字符数收费。chatgpt API 盈利情况较好，据路透社数据，chatgpt 2022 年收入数千万美元，公司预计 2023 与 2024 年收入分别为 2 亿美元和 10 亿美元。同时，chatgpt 正尝试拓展自身盈利模式，2023 年 1 月试点推出订阅制 chatgpt Plus，收取每月 20 美元的会员费以得到各类优先服务。

▲chatgpt API 价格

chatgpt 使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来训练该模型。首先使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方――用户和 AI 助手。其次，chatgpt 让标记者可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。最后，chatgpt 将这个新的对话数据集与原有数据集混合，将其转换为对话格式。具体来看，主要包括三个步骤：

1）第一阶段：训练监督策略模型。在 chatgpt 模型的训练过程中，需要标记者的参与监督过程。首先，chatgpt 会从问题数据集中随机抽取若干问题并向模型解释强化学习机制，其次标记者通过给予特定奖励或惩罚引导 AI 行为，最后通过监督学习将这一条数据用于微调 GPT3.5 模型。

2）第二阶段：训练奖励模型。这一阶段的主要目标，在于借助标记者的人工标注，训练出合意的奖励模型，为监督策略建立评价标准。训练奖励模型的过程同样可以分为三步：1、抽样出一个问题及其对应的几个模型输出结果；2、标记员将这几个结果按质量排序；3、将排序后的这套数据结果用于训练奖励模型。

3）第三阶段：采用近端策略优化进行强化学习。近端策略优化（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，核心思路在于将 Policy Gradient 中 On-policy 的训练过程转化为Off-policy，即将在线学习转化为离线学习。具体来说，也就是先通过监督学习策略生成 PPO模型，经过奖励机制反馈最优结果后，再将结果用于优化和迭代原有的 PPO 模型参数。往复多次第二阶段和第三阶段，从而得到参数质量越来越高的 chatgpt 模型。

▲chatgpt 模型原理

从 chatgpt 的训练原理中，我们不难发现，这一训练过程存在几个特点：

1）采用的是单一大模型。在 GPT 模型兴起之前，大多数 AI 模型主要是针对特定应用场景需求进行训练的小模型，存在通用性差、训练数据少、适应范围小的弊端。而我们看到，chatgpt 虽然在过程中使用了奖励模型等辅助手段，但最终用于实现自然语言理解和生成式功能的主模型只有一个，但却在语义理解、推理、协作等方面表现出了更强能力。因此，chatgpt 的成功，验证了参数增长、训练数据量增大，对 AI 模型的重要意义。

2）采用的是小样本学习方法。在小样本学习（Few-shot Learning）方法下，AI 预训练模型在不必使用大量标记的训练数据，就可以建立起比较通用的泛化能力。简单来说，小样本学习即是在给定有限信息和较少训练数据的情况下，尝试对总体规律进行理解和预测，这一过程类似于“学习如何去学习”。对于小样本学习在 chatgpt 中的应用，我们认为，这一方法解决了大模型数据标注工作量巨大的问题，是模型得以迅速迭代的基础。

3）采用人类反馈微调监督学习。chatgpt 是从 GPT3.5（即 InstructGPT）改进而来的版本，相比于前代，chatgpt 主要变化在于采用了人类反馈机制，对监督学习过程进行微调。本质上来说，无论是大模型还是小样本学习，解决的目标都是提升训练的效率，但真正令chatgpt 实现结果准确、合理的关键技术，还是在于加入了人类反馈。据 Long Ouyang等人 2022 年发表的《Training language models to follow instructions with humanfeedback》，InstructGPT 仅用 13 亿个参数就实现了比 1750 亿个参数的 GPT-3 更优的输出解雇，显著提升了真实性、减少了有害信息的输出。

二、三大维度拆解GPT模型特征

拆解 GPT 模型可以帮助理解 chatgpt 之所以强大的原因。从前面的讨论中，我们发现，chatgpt 的成功离不开 AI 大模型的加持，强大的算法训练模型，使得 chatgpt 在迭代中获得实现接近自然语言的表达能力。而这一切的核心，都来自一个模型：GPT 模型。因此，以 GPT 模型为核心，从三个维度出发去拆解 GPT 模型，以此进一步挖掘 chatgpt 强大背后的原因。

维度一：单一大模型：chatgpt 使用单一大模型，积累强大底层通用能力。对于 chatgpt 所用到的训练模型，从模型体量来看，属于 AI 单一大模型的范畴。对比传统 AI 训练模型，单一大模型的“大”体现在：1）更多的模型参数量；2）更大的数据处理量；3）更大的训练计算量。模型体量的增大，带来的最直接变化，在于 AI 模型通用能力的跨越式提升。传统的 AI 训练方法，大多以单一知识领域的应用为目标，主要使用特定领域有标注的数据进行模型训练，模型通用性差，如果更换使用场景，往往需要进行重新训练。而大模型的训练，一是能使用的数据来源更加广泛，可用数据量更大；二是对标注要求更低，只需要对数据进行微调甚至不调就可以用于训练；三是输出的能力更加泛化通用，在语义理解、逻辑推理、文本表达等方面能力更出众。

从通用到特殊，单一大模性具备丰富的垂直领域应用潜力。基于对底层能力的训练，AI 大模型积累了对于数据背后特征和规则的理解，因此在进行垂直领域的时候，可以做到“举一反三”。这一过程，与人类学习知识的过程类似，都是先学习如何去学习，再构建听说读写能力，最后在不同学科深入探索。AI 大模型也是一样，在完成通用能力积累之后，可以将学习能力移植到需要应用的特定领域，通过投喂垂直领域数据，可以使模型达到目标场景所需的性能。

▲单一大模性具备丰富的垂直领域应用潜力

从大模型自身的发展过程来看，参数量的变化是一个非常值得关注的指标。从最早的 ResNet、Inception 等模型，到如今的 GPT，模型参数量不断增长。2018 年前后 chatgpt 先后推出 Transformer 和GPT-1 模型，参数量来到 1 亿级别。随后谷歌提出 3 亿参数的 BERT 模型，参数量再次增长。2019、2020 年，chatgpt 加速追赶，陆续迭代出 GPT-2、GPT-3 模型，参数量分别为15 亿、1750 亿，实现模型体量质的飞跃。另一方面，参数运算需要大规模并行计算的支持，核心难点在于内存交换效率，取决于底层 GPU 内存容量。以英特尔为例，从 2017 年 V100的 32GB 内存到 2020 年 A100 的 80GB 内存，GPU 内存容量的提升量级与模型参数相比显然不在同一量级。而 chatgpt 的解决方法，则是与微软联手，借助 Azure 强大的基础算力设施，为 chatgpt 提供训练支持。

▲单一大模型的参数量快速增长

2021 年 8 月，李飞飞等学者于 arXiv 发表《chatgptd Risk of Foundation Models》，将大模型统一命名为 Foundation Models，即基础模型或基石模型。此外，论文还提出基础模型面临的两大问题：1）同质化。尽管基础模型基于标准的深度学习和迁移学习，但其规模导致了新能力的涌现，其在众多任务中的有效性激励了同质化的产生；2）特性涌现。尽管基础模型即将被广泛部署，但目前研究者对其如何工作、何时失效以及其涌现的特性衍生了何种能力尚缺乏清晰的理解。举例来看，如机器学习的引入，使得算法从数据案例中学会了如何执行（自动推断）；深度学习的引入，涌现了用于预测的高级特征；基础模型的引入，涌现了上下文学习等高级功能。但在这一过程中，机器学习使学习算法变得同质化（例如，逻辑回归），深度学习使模型架构同质化（例如，卷积神经网络架构），大模型使得下游模型同质化（例如，下游模型一定会继承上游模型缺陷）。

从本质上来说，上下游模型同质化的问题无法被完全解决，chatgpt 选择的方向是尽可能填补缺陷漏洞。从 GPT-3.5版本开始，chatgpt 团队在模型中引入了监督学习过程。在监督学习模式下，人类反馈机制开始加入到模型训练过程，从而不断纠正模型生成结果，逐步提升输出结果的准确性和真实性。随着大模型朝着越来越符合人类期望的方向演进，对话逻辑和表达方式逐渐逼近人类水平，才最终达到我们今天所看到的样子。

▲基础模型带来特性涌现和模型同质化

通过拆解单一大模型的原理、特征及发展历程，我们发现单一大模型的引入，是 chatgpt 强大语言的根本来源。展望未来，我们认为chatgpt 或将在大模型加持下加速迭代，主要因为：1）大模型训练效果取决于数据量，目前 chatgpt 仅使用 2021 年之前的数据，随着更多数据的加入，模型底层语言能力有望进一步加强；2）大模型具备能力迁移潜力，垂直领域应用或将加速 chatgpt 进化；3）chatgpt 背靠微软，大算力资源为模型演进提供保障；4）随着软件用户规模持续扩张，用户自身的反馈又会带来类似监督学习的效果，或将带动 chatgpt 加速迭代。基于此，看好 AI 大模型及 chatgpt 未来应用前景，商业化落地或将加快。

维度二：预训练语言模型。拆解模型来看，主要关注预训练语言模型和 Transformer 特征抽取器。前面讨论了chatgpt 背后所使用的 AI 大模型及其迭代过程，但如果我们将拆解动作继续深入，在更细颗粒度的视角下，其实可以将训练模型做进一步的拆解。实际上，GPT（General Pre-Training）即通用预训练语言模型，简单来说就是一种利用 Transformer 作为特征抽取器，基于语言模型进行预训练的模型。因此，接下来我们从模型的两个关键特征出发，分别从预训练语言模型和 Transformer 特征抽取器的角度来分析 GPT 模型的迭代过程。

预训练语言模型无需人工标签，为 NLP 研究带来质变。预训练属于迁移学习的范畴，其思想是在利用标注数据之前，先利用无标注的数据，即纯文本数据训练模型，从而使模型能够学到一些潜在的跟标注无关的知识，最终在具体的任务上，预训练模型就可以利用大量的无标注数据知识，标志着自然语言处理模型进入了大规模复制阶段。从实现原理上来看，预训练语言模型是通过计算某个词句 w 的出现概率，即 p(W)，在给定词句的情况下，可以自行计算出后一个词或句出现的概率。因此，GPT 的训练可以在无人工标签的基础上进行，通过连续不断地预测、迭代参数、再预测，模型最终实现语言能力的学习。

在大多数基于统计方法和神经网络的自然语言处理模型中都需要大量已标注的数据集来满足模型训练，但并非所有的训练任务都能获取足够的标注信息。同时，随着模型复杂度和参数数量的增加，大多数数据集的大小难以支持训练。而预训练模型能先通过利用无标注的数据训练模型，解决传统模型无法解决的实际问题。而且由于预训练语言模型可以利用现实世界中大量的纯文本数据训练，扩大了其训练范围和规模，拥有发掘大模型（Foundation Models）的潜力。

第一代预训练模型是静态词向量模型，经训练给每一个词赋予静态词向量，让相似的词聚集在一起，实现了符号空间到向量空间的映射，经典结构有 Continuous Bag-of-Words(CBOW)和 Skip-Gram(SG)等。而由于第一代模型的词向量静态性，使其不能结合上下文，进而有无法分辩同义词等缺陷。最新的第二代预训练模型，包括 BERT、GPT 等则在此基础上允许静态词向量与上下文交互，这种动态词向量优化了同义词问题。目前，第二代预训练模型的标准范式是“预训练+微调”：首先在大量的文本上训练出一个预训练语言模型，再根据实际情况对得到的预训练语言模型进行微调，加强了模型对下游应用场景的契合度。

维度三：Transformer 特征抽取器。Transformer 是大模型高效运行的根基。前面我们从单一大模型出发，对预训练语言模型进行了 。但如果我们继续深入，会发现语言模型仍然不是 GPT 模型的最底层，语言模型之下还需要有具体的调度架构和运算逻辑，来实现最终的计算。我们认为，Transformer特征抽取器在 GPT 模型中，就承担了这样的一个角色，直接决定了 AI 大模型能否实现高效率的运算和学习。

Transformer 模型最早由谷歌在 2017 年提出，属于深度学习模型架构的一种，特点是在学习中引入了注意力机制。对比循环神经网络(RNN)来看，Transformer 与 RNN 均对输入数据，如自然语言等，进行顺序处理，并主要应用于翻译和文本摘要等工作。但 Transformer 与 RNN 不同的是，Transformer 中的注意机制可以为输入序列中的任何字符提供上下文，因此可以一次处理所有输入，而不是一次只处理一个词。因此，与 RNN 相比，Transformer 可以实现更大规模的并行计算，大大减少了模型训练时间，使得大规模 AI 模型得以被应用。

▲Transformer 解码模块拆解

在 GPT 模型中，解码模块相当于基本架构单元，通过彼此堆叠的方式，拼凑成最终我们看到的 GPT 模型底层架构。这里有两个值得关注的要点：1）解码模块的数量决定了模型的规模，GPT-1 一般有 12 个模块，GPT-2有 48 个，GPT-3 则有 96 个模块；2）针对模块输出的结果还需要进行 Finetune（对模型进行调优）。

▲解码模块堆叠形成 GPT 模型完整架构

03.

生成式AI应用于创造性工作

AI 可分为生成式 AI 和分析型 AI，其中分析型 AI（Analytical AI），主要在给定数据的情况下，通过分析找出规律和关系，并在此基础上生成报告或给出建议。比如通过追踪客户行为以刻画用户画像，并基于此进行个性化推荐，实现精准营销；通过收集城市中传感器的大量数据并分析，预测天气及环境污染情况，从而帮助相关部门进行政策制定。不同于分析型 AI 局限于分析已有内容，生成式 AI（Generative AI）可以通过学习已有数据和信息生成多种形式的新的内容，在创造性工作的领域进行应用，目前生成式 AI 的应用主要包括生成文本、图像、对话、音视频、代码、3D 等。

▲生成型 AI 应用领域

chatgpt 通过学习大量语料并通过生成模型生成文本回答，其基础 GPT-3 是一个大型语言模型。该模型通过对大量语料的预训练，学习了语言的语法、语义、语用等特征，并通过对语言的生成任务进行微调，以适应各种应用场景。目前，除了 chatgpt 外，有大量 AIGC 应用产品基于 GPT-3 模型。

▲基于 GPT-3 的 AI 产品

据各公司官网，chatgpt 从 0 到 100 万用户数仅花费 5 天，速度远超其他平台。从活跃用户角度，据Similarweb，2023 年 1 月期间，chatgpt 平均每天约有 1300 万独立访客，超出 22 年 12月一倍。用户数量的快速扩大反映了 chatgpt 具备较强的商业化潜力。

▲chatgpt 从 0 到 100 万用户速度远超其他平台

AIGC（AI Generated Content）指由人工智能生成的内容，包括文本、图像、音频、3D 等多种类型，具有高效及自动化生产的特点。近年来谷歌、亚马逊、百度等国内外巨头持续布局 AIGC。2014 年，谷歌以超 5 亿美元的价格收购人工智能公司 DeepMind；2023 年 3 月，谷歌宣布向人工智能初创公司 Anthropic 投资约 3 亿美元，建立新的合作伙伴关系；2022 年 11 月，亚马逊宣布与 AI 制图平台 Stability AI 合作，成为其首选云合作伙伴，同时为其提供亚马逊 Tradium 芯片；2021 年 4 月，华为诺亚方舟实验室联合多部门推出首个 2000 亿参数中文预训练模型盘古α；2023 年 2 月，百度官宣类 chatgpt 大模型新项目文心一言（英文名 ERNIE Bot）。

▲AIGC 领域产品

微软发布基于 chatgpt 模型的全新搜索引擎 Bing 和 Edge 浏览器。在 FY23Q2 电话会议上，微软表示将增加对 chatgpt 的支持，使得客户能够很快在自己的应用程序上调用它。随后，公司宣布扩大与 chatgpt 的合作伙伴关系，将向 chatgpt 进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破。2 月 7 日，公司召开发布会推出基于新的 chatgpt 模型搜索引擎 Bing 和 Edge 浏览器，将搜索、浏览器、聊天功能结合起来，用户既可以选择传统搜索结果与聊天对话框并排显示，也可以选择直接与聊天机器人进行对话。在新版的 Bing 之下，用户搜索直接给出答案，而非网页链接，结果相关性更强、更加智能化。目前新版 Bing 已经开放有限预览，预计在未来几周推出移动版本。

谷歌、百度积极跟进，商业应用有望加速。1 月 27 日，美国数字媒体公司 BuzzFeed 率先宣布计划使用 chatgpt 提供的技术来协助创作个性化内容。谷歌方面，近期向 chatgpt竞争对手之一的 Anthropic 投资约 3 亿美元，获得该公司 10%股份，Anthropic 将用投资从谷歌的云计算部门购买大量计算资源；2 月 6 日，谷歌透露计划推出一款聊天机器人 Bard 以应对 chatgpt，该服务将开放给受信任的测试人员，并在未来的几周向更广泛的公众开放服务。百度方面，2 月 7 日宣布将推出类 chatgpt 项目文心一言（英文名为ERNIE Bot），预计将在 3 月份完成内测，面向公众开放。随着微软将 chatgpt 整合至自身产品中，谷歌、百度等 AI 领军企业也宣布推出聊天机器人，未来有望将聊天机器人整合至搜索引擎甚至办公软件等业务当中，商业化应用有望加速落地。

智东西认为，chatgpt的正式发布，标志着人工智能再也不是“人工智障”。随着 AI 与下游场景加快融合，同时叠加政策对行业支持，国内 AI 市场规模有望持续高增。到 2026 年，我国人工智能核心产业规模有望达到 6,050 亿元，20-26 年复合增速为 25.01%；并由此带动的相关产业规模将超过 2 万亿元。

chatgpt注册提示来自同一ip chat gpt提示语试用技巧教程

当 chatgpt 上个月首次推出时，我立即被它的功能所吸引。我以多种方式试验了该工具，结果一直令我惊讶。当我看到其他人找到创造性的方式来使用 chatgpt 并更多地了解如何优化其潜力时，我受到启发创建了一个名为“Awesome chatgpt Prompts”的有效提示存储库。令我高兴的是，该存储库迅速获得关注并成为其他 chatgpt 用户的首选资源。发现和探索 chatgpt 的功能，然后与他人分享我的发现，这种体验真的很令人兴奋。

在为 chatgpt 制作提示的过程中，我偶然发现了一些有助于提高提示有效性的技巧。例如，我了解到使用特定和相关语言以确保 chatgpt 理解我的提示并能够生成适当响应的重要性。我还发现了为对话定义明确目的和重点的价值，而不是使用开放式或过于宽泛的提示。随着我继续使用 chatgpt，我更好地理解了如何以一种高效的方式与 AI 交互并最大限度地发挥该工具的潜力。总的来说，这是一次有益而启发性的经历。

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但首先，让我们从回答这个问题开始：什么是聊天 GPT？

chatgpt（Generatichatgptrmer）是 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的聊天机器人。它建立在 OpenAI 的 GPT-3.5 大型语言模型家族之上，并结合监督学习和强化学习技术进行了微调。

chatgpt 于 2022 年 11 月 30 日作为原型推出，并因其详细的响应和跨多个知识领域的清晰答案而迅速受到关注。其参差不齐的事实准确性被认为是一个重大缺陷。 ――维基百科。

chatgpt 是允许用户与基于计算机的代理进行对话的聊天机器人。它通过使用机器学习算法来分析文本输入并生成旨在模仿人类对话. chatgpt 可用于用途广泛，包括回答问题、提供信息和进行随意交谈。

决定 chatgpt 对话成功与否的关键因素之一是用于发起和引导对话的提示的质量。明确定义的提示有助于确保对话保持在正轨上并涵盖用户感兴趣的主题。相反，定义不当的提示可能会导致对话脱节或缺乏重点，从而导致参与度和信息量较低的体验。

这就是这本电子书的用武之地。 在接下来的章节中，您将了解清晰沟通的原则以及如何将它们应用于 chatgpt 提示，以及有关如何制作有效提示以推动引人入胜和信息丰富的对话的分步指导。您还将了解要避免的常见陷阱以及解决使用 chatgpt 时可能出现的常见问题的技巧。

因此，无论您是 chatgpt 的新手，还是希望将您的技能提升到一个新水平的有经验的用户，这本电子书都能为您提供帮助。让我们开始吧！

这就是 chatgpt 界面的样子。

chatgpt 的主要优势之一是它能够理解和响应自然语言输入.这意味着用户可以使用与人类交谈时使用的相同语言和句法与 chatgpt 进行交流。 chatgpt 还能够理解和响应上下文，从而使其能够对用户输入生成更合适和相关的响应。

除了自然语言处理能力外，chatgpt 还拥有许多其他特性和功能，使其成为推动对话的强大工具。这些包括：

• 定制： chatgpt 可以定制以满足用户的需求和偏好。这可以包括自定义 chatgpt 响应的语气和风格，以及它能够讨论的信息和主题的类型。
• 个性化： chatgpt 可以使用机器学习算法根据用户过去的交互和偏好来个性化其响应。这可以使对话感觉更自然，并根据用户的需求和兴趣量身定制。
• 多语言支持： chatgpt 能够理解和响应多种语言的输入，使其成为国际用户或想要使用多种语言进行交流的人的有用工具。
• 可扩展性： chatgpt 能够处理大量流量，并可用于同时推动与多个用户的对话。这使得它非常适合客户服务或在线社区等应用程序。

如您所见，chatgpt 是一个强大而多功能的工具 具有广泛的功能。在接下来的章节中，我们将探讨如何通过精心设计清晰有效的提示来推动引人入胜且信息丰富的对话，从而充分利用这些功能。

现在您对 chatgpt 及其功能有了大致的了解，让我们更深入地研究一下什么是 chatgpt 及其工作原理。

那么 chatgpt 是如何工作的呢？在高层次上，该过程可以分解为以下步骤：

1. 用户将文本输入到 chatgpt 界面。 这可以是一个问题、信息请求或随意陈述。
2. chatgpt 系统分析输入并使用机器学习算法生成响应。
3. 响应以文本形式返回给用户。
4. 然后用户可以输入额外的文本，chatgpt 系统将再次分析和响应这些文本。这个过程一直持续到对话结束。

决定 chatgpt 对话成功与否的关键因素之一是用于发起和引导对话的提示的质量。明确定义的提示有助于确保对话保持在正轨上并涵盖用户感兴趣的主题。反过来，定义不当的提示可能会导致对话脱节或缺乏重点，从而导致参与度和信息量较低的体验。

在接下来的章节中，我们将更详细地探讨如何制作有效的 chatgpt 提示，以推动引人入胜且信息丰富的对话。

chatgpt 是市场上可用的几种聊天机器人之一。那么是什么让 chatgpt 有别于其他聊天机器人，以及是什么让它与众不同？

一个关键区别是 chatgpt 的巨大的语言模型.这使得 chatgpt 能够以类似于人类的方式理解和响应输入。其他聊天机器人可能依赖于预编程的响应或简单的关键字匹配，这可能会导致对用户输入的响应不太自然或相关。

另一个区别是 chatgpt 的学习能力.通过使用机器学习算法，chatgpt 能够分析用户输入并根据过去的对话改进其响应。这可以导致对用户输入的响应更加个性化和相关。

另一个关键区别是 chatgpt处理更复杂或开放式对话的能力。 由于 chatgpt 能够理解和响应上下文，因此它能够更好地处理涵盖广泛主题或需要更深入响应的对话。

总体而言，chatgpt 对自然语言处理和机器学习算法的使用使其有别于其他聊天机器人，并使其成为推动引人入胜和信息丰富的对话的强大工具。在接下来的章节中，我们将探讨如何通过制作清晰有效的提示来充分利用这些功能。

鉴于其理解和响应自然语言输入的能力，chatgpt 具有广泛的潜在应用。 chatgpt 的一些常见用途包括：

• 客户服务： chatgpt 可用于实时回答客户问题、提供信息和解决问题。这对于希望为其客户提供 24/7 支持的企业特别有用。
• 教育： chatgpt 可用于在各种教育环境中提供信息或回答问题。例如，它可以用作导师或提供有关特定主题的信息。
• 信息提供： chatgpt 可用于提供有关广泛主题的信息，例如天气、新闻或本地企业。
• 私人助理： chatgpt 可用作个人助理，帮助完成诸如安排、组织和管理信息等任务。
• 社交联系： chatgpt 可用于进行随意交谈或提供娱乐，使其成为社交媒体或在线社区的有用工具。

总的来说，chatgpt 的潜在用途是广泛而多样的，使其成为适用于广泛应用程序的多功能且强大的工具。在接下来的章节中，我们将探讨如何制作有效的 chatgpt 提示，以推动用于各种目的的引人入胜和信息丰富的对话。

正如我们之前提到的，chatgpt 对话中使用的提示质量会显着影响对话的成功与否。定义明确的提示有助于确保对话保持在正轨上并涵盖用户感兴趣的主题，从而带来更具吸引力和信息量更大的体验。

那么什么是好的 chatgpt 提示，您如何制作有效的提示来推动引人入胜和信息丰富的对话？有几个关键原则需要牢记：

• 明晰： 清晰简洁的提示将有助于确保 chatgpt 理解手头的主题或任务，并能够生成适当的响应。避免使用过于复杂或模棱两可的语言，并力求在您的提示中尽可能具体。
• 重点： 定义明确的提示应该有明确的目的和重点，有助于引导对话并使其保持在正轨上。避免使用过于宽泛或开放式的提示，这会导致对话脱节或没有重点。
• 关联： 确保您的提示与用户和对话相关。避免引入不相关的主题或切线，以免分散对话的主要焦点。

通过遵循这些原则，您可以制作有效的 chatgpt 提示，以推动引人入胜且信息丰富的对话。在接下来的章节中，我们将更详细地研究这些原则，并探索用于制作清晰简洁的提示的具体技术。

制作清晰简洁的提示有很多好处，可以帮助确保您的 chatgpt 对话引人入胜且信息丰富。一些主要好处包括：

• 提高理解： 通过使用清晰具体的语言，您可以帮助确保 chatgpt 理解手头的主题或任务，并能够生成适当的响应。这可以产生更准确和相关的响应，从而使对话更具吸引力和信息量。
• 增强焦点： 通过为对话定义明确的目的和重点，您可以帮助引导对话并使其保持在正轨上。这有助于确保对话涵盖用户感兴趣的主题并避免切题或分心。
• 更高的效率： 使用清晰简洁的提示也有助于提高对话效率。通过专注于特定主题并避免不必要的切题，您可以确保对话保持在正轨上并更及时地涵盖所有关键点。

总体而言，制作清晰简洁的提示有助于确保您的 chatgpt 对话引人入胜、信息丰富且高效。在接下来的章节中，我们将探讨利用这些优势制作有效提示的具体技术。

为了更好地理解制作有效的 chatgpt 提示的原则，让我们看一些有效和无效提示的示例。

有效的 chatgpt 提示：

• “你能总结一下‘锻炼的好处’一文中的要点吗？” - 此提示重点突出且相关，使 chatgpt 可以轻松提供所请求的信息。
• “巴黎最好的素食餐厅有哪些？” - 此提示是具体且相关的，允许 chatgpt 提供有针对性和有用的响应。

无效的 chatgpt 提示：

• “关于这个世界，你能告诉我什么？” - 此提示过于宽泛和开放，使 chatgpt 难以生成有针对性或有用的响应。
• “你能帮我做作业吗？” - 虽然此提示清晰具体，但它过于开放，无法让 chatgpt 生成有用的响应。更有效的提示将指定手头的特定主题或任务。
• “你好吗？” - 虽然这是一个常见的对话开场白，但它不是一个明确定义的提示，也没有为对话提供明确的目的或重点。

通过比较这些示例，您可以了解制作有效的 chatgpt 提示的原则。在接下来的章节中，我们将更详细地研究这些原则，并探索用于制作清晰简洁的提示的具体技术。

清晰的沟通是确保您的 chatgpt 提示有效并推动引人入胜且信息丰富的对话的关键。在制作提示时，您应该牢记几个清晰沟通的关键要素：

• 明晰： 使用 chatgpt 易于理解的清晰具体的语言。避免使用可能导致混淆或误解的行话或模棱两可的语言。
• 简明： 在您的提示中尽可能简洁，避免不必要的词或切线。这将有助于确保 chatgpt 能够生成有针对性的相关响应。
• 关联： 确保您的提示与对话和用户的需求相关。避免引入不相关的主题或切线，以免分散对话的主要焦点。

通过遵循这些清晰沟通的原则，您可以制作有效的 chatgpt 提示，以推动引人入胜且信息丰富的对话。在接下来的章节中，我们将探讨利用这些元素制作清晰简洁的提示的具体技术。

现在我们已经探讨了制作清晰简洁的提示的重要性以及清晰沟通的要素，让我们深入研究一些用于编写有效的 chatgpt 提示的具体技术。

1. 定义目的 和重点 的谈话。在开始编写提示之前，重要的是要清楚地了解您希望通过对话完成什么。您的目标是提供信息、回答问题还是进行随意交谈？定义对话的目的和重点将帮助您设计出具体且相关的提示，从而使对话更具吸引力和信息量。
2. 使用具体的 和相关语言.为确保 chatgpt 理解您的提示并能够生成适当的响应，请务必使用特定且相关的语言。避免使用可能导致混淆或误解的行话或模棱两可的语言。相反，目标是尽可能清晰和简洁，使用与手头主题相关的语言。
3. 避免开放式或过于宽泛的提示.虽然为了获得更全面的答复而提出开放式或过于宽泛的问题可能很诱人，但这些类型的提示通常会导致谈话脱节或没有重点。相反，目标是在您的提示中尽可能具体，为对话定义明确的目的和重点。
4. 让对话保持在正轨.当您参与 chatgpt 对话时，请务必专注于手头的主题并避免引入切线或不相关的主题。通过保持对话的正常进行，您可以帮助确保它涵盖用户感兴趣的主题并提供有用且相关的信息。

通过遵循这些技巧，您可以制作清晰简洁的 chatgpt 提示。

编写有效的 chatgpt 提示的主要挑战之一是避免使用行话和歧义。行话或专业语言可能会使不熟悉主题的用户感到困惑或不清楚，而歧义会导致误解或误解。为帮助确保您的提示清晰易懂，请牢记以下提示：

1. 定义任何行话或技术术语.如果您需要在提示中使用行话或技术术语，请确保为这些术语提供明确的定义或解释。这将有助于确保 chatgpt 和用户在同一页面上，并且可以避免误解。
2. 避免使用模棱两可的语言.对多种解释开放的语言可能会造成混淆并导致误解。为避免歧义，请在提示中尽可能具体，并避免使用具有多重含义的单词或短语。
3. 使用清晰简洁的语言。 为帮助确保您的提示易于理解，请尽量做到清晰简洁。避免使用可能会分散提示要点的不必要的单词或短语。

通过遵循这些提示，您可以帮助确保您的 chatgpt 提示清晰易懂，从而产生更具吸引力和信息量更大的对话。

“嘿，你好！你能给我一些关于 interwebz 最新动态的信息吗？我正在努力掌握时代精神。”

此提示使用行话（例如“intel”、“interwebz”、“zeitgeist”）而未对其进行定义，这可能会使不熟悉这些术语的用户感到困惑或不清楚。此外，“最近发生的事情”这个短语的使用是模棱两可的，因为它可以指代任何数量的事物并且可以有多种解释。因此，chatgpt 很难理解此提示并生成有用的响应。

“巴黎最好的素食餐厅有哪些？我正计划去巴黎旅行，我正在寻找一些适合我饮食需求的好地方。”

此提示清晰具体，便于 chatgpt 理解并生成适当的响应。提示指定用户感兴趣的具体位置（巴黎）和食物类型（素食），这有助于确保响应具有相关性和重点。此外，提示避免使用行话或模棱两可的语言，使用户易于理解。因此，此提示可能会导致更具吸引力和信息量更大的对话。

现在我们已经探讨了制作清晰简洁的 chatgpt 提示的原则以及避免行话和歧义的重要性，让我们深入研究制作有效提示的具体过程。以下是您应该遵循的步骤：

1. 确认 谈话的目的和重点。在编写提示之前，必须清楚地了解您希望通过对话实现的目标。您是想提供信息、回答问题还是进行随意的交谈？通过确定对话的目的和重点，您可以制作一个具体且相关的提示，从而与 chatgpt 进行更具吸引力和信息量更大的对话。
2. 使用具体的 和相关语言。为确保 chatgpt 理解您的提示并提供适当的响应，使用特定且相关的语言至关重要。避免使用可能引起混淆或误解的行话或模棱两可的语言。相反，使用与手头主题相关的语言，力求尽可能清晰和简洁。
3. 避免使用开放式或过于宽泛的提示。虽然为了获得更全面的答复而提出开放式或过于宽泛的问题可能很诱人，但这些类型的提示通常会导致与 chatgpt 的对话脱节或没有重点。相反，目标是在您的提示中尽可能具体，为对话定义明确的目的和重点。
4. 审查 和修订 你的提示。在将您的提示发送到 chatgpt 之前，请花点时间查看和修改它以确保它清晰易懂。考虑语言是否具体、相关，提示是否突出重点，避免歧义。

通过执行这些步骤，您可以制作有效的 chatgpt 提示，以推动引人入胜且信息丰富的对话。在接下来的章节中，我们将探索一些高级技术来制作有效的提示和解决常见问题。

一个例子：

1. 定义对话的目的和重点：本次对话的目的是为旅游景点提供建议罗马，适合有小孩的家庭。
2. 选择具体和相关的语言：“你能推荐一些罗马适合带小孩的旅游景点吗？” 此提示清晰具体，便于 chatgpt 理解并生成适当的响应。
3. 避免开放式或过于宽泛的提示：这个提示是有重点和具体的，避免开放式或过于宽泛的语言，这可能会导致对话脱节或没有重点。
4. 查看并修改您的提示：经查看，此提示清晰易懂，并针对特定的 t罗马的旅游景点，适合有小孩的家庭。 无需修改。

通过执行这些步骤，您可以制作一个有效的 chatgpt 提示，以推动有关适合有小孩的家庭的罗马旅游景点的信息丰富且引人入胜的对话。

为了通过 chatgpt 推动引人入胜且信息丰富的对话，重要的是要清楚地了解您希望对话进行到哪里，并将其引导到有意义的方向。以下是这样做的一些最佳实践：

1. 从清晰简洁的提示开始。正如我们之前讨论的那样，设计清晰简洁的提示来定义对话的目的和重点非常重要。通过从重点明确的提示开始，您可以帮助确保对话保持在正轨上并涵盖用户感兴趣的主题。
2. 鼓励 chatgpt 扩展其响应。 虽然 chatgpt 能够提供有用和相关的信息，但有时鼓励它扩展其响应以提供更深入的信息或深入研究相关主题可能会有所帮助。您可以通过提出后续问题或提供额外的上下文或示例来帮助引导对话来做到这一点。
3. 注意谈话中使用的语气和语言。 为了保持有意义且引人入胜的对话，请务必注意对话中使用的语气和语言。避免使用过于随意或不屑一顾的语言，因为这会导致沟通中断.相反，要以尊重和专业的语气为目标，并使用清晰易懂.
4. 监视对话的方向并根据需要进行调整。 随着对话的进行，重要的是要监控其前进的方向并根据需要进行调整以使其保持在正轨上。如果对话开始偏离主题，您可以使用提示或后续问题将其引导回更相关的方向。

通过遵循这些最佳实践，您可以帮助引导 chatgpt 对话朝着有意义的方向发展，并推动更具吸引力和信息量更大的对话。

中的一个制作有效 chatgpt 提示的最有用技术 是个“充当” 破解。此技术涉及在提示中使用短语“充当”来告诉 chatgpt 在对话中承担特定角色或角色。这对于创建更具吸引力和身临其境的对话或模拟真实场景特别有用。

例如，您可以使用“充当”hack 告诉 chatgpt“充当旅行社”并根据用户的偏好提供度假目的地的建议。或者，您可能会告诉 chatgpt “充当侦探”并解决虚构的犯罪。可能性是无限的，“充当”黑客可以成为创建引人入胜和身临其境的 chatgpt 对话的强大工具。

要使用“充当”hack，只需包含短语“充当”，然后描述 chatgpt 在对话中应承担的角色或角色。例如：“我想让你做旅行社，你能根据我的喜好推荐一些度假目的地吗？”

通过使用“充当”黑客，您可以创建更具吸引力和身临其境的 chatgpt 对话，这些对话是根据用户的特定兴趣和需求量身定制的。

一个例子：

我希望你充当 jachatgpt 控制台。我将键入命令，您将回复 jachatgpt 控制台应显示的内容。我希望您只在一个唯一的代码块内回复终端输出，而不是其他任何内容。不要写解释。除非我指示您这样做，否则不要键入命令。当我需要用英语告诉你一些事情时，我会把文字放在大括号内{chatgpt}。我的第一个命令是 console.log("Hello World");

让我们深入研究这个例子：

• “我想让你充当 jachatgpt 控制台。” 这句话使用“充当”hack 告诉 chatgpt 在对话中承担 jachatgpt 控制台的角色。
• “我会输入命令，你会回复 jachatgpt 控制台应该显示的内容。” 这句话解释了用户在对话中的角色，以及 chatgpt 在响应用户键入的命令中的角色。
• “我希望你只用一个唯一代码块内的终端输出来回复，别无其他。” 这句话为 chatgpt 提供了进一步的说明，指定它应该只在一个唯一的代码块内使用终端输出进行回复，并且在其回复中不包含任何其他内容或解释。
• “不要写解释。” 这句话是对上一句指令的重复，强调 chatgpt 不应在其响应中写任何解释。
• “除非我指示你这样做，否则不要输入命令。” 这句话为 chatgpt 提供了进一步的说明，指定它不应键入任何命令，除非用户指示这样做。
• “当我需要用英语告诉你一些事情时，我会把文字放在大括号中{chatgpt}。” 这句话通过将文本括在大括号中，为用户提供了如何用英语与 chatgpt 进行交流的说明。
• “我的第一个命令是 console.log("Hello World");" 这句话提供了提示符的第一个命令，因此 chatgpt 将首先运行。

制作有效的 chatgpt 提示需要仔细考虑并注意细节。但是，很容易犯错误，这些错误会影响提示的有效性和对话的整体质量。以下是制作 chatgpt 提示时要避免的一些常见错误：

• 重载 信息过多的提示 - 为 chatgpt 提供足够的信息以理解对话的上下文和目的很重要，但信息过多可能会让人不知所措和混淆。请确保您的提示简洁明了，避免包含不必要的细节或说明。
• 使用行话 或者模糊的 语言 - 使用清晰易懂的语言非常重要，尤其是在与 chatgpt 等机器学习模型进行交流时。避免使用 chatgpt 可能不熟悉或模棱两可的行话或语言。
• 存在过于模糊或开放式 虽然开放式问题有助于鼓励更详细的回答，但过于模糊或开放式的提示可能会使 chatgpt 感到困惑和难以理解。一定要提供足够的上下文和方向，以有意义的方式引导对话。
• 忽略包括必要的说明或约束 - 为 chatgpt 提供有效对话所需的任何必要说明或约束非常重要。例如，如果您希望 chatgpt 充当特定电影或书籍中的角色，则应在提示中指定。

通过避免这些常见错误，您可以帮助确保您的 chatgpt 提示是正确的清晰、简洁、有效。

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