专题：第期
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ChatGPT是什么？
ChatGPT的核心功能是基于一个名为"Transformer"的架构，它使模型能够理解上下文，从而生成连贯和相关的文本。ChatGPT的版本迭代中，OpenAI不断增强其理解能力和生成的文本的质量，让它更接近人类的交流方式。 通过深度学习和大量的数据训练，ChatGPT能够执行包括但不限于撰写文章、编写代码、解答问题、进行语言翻译等多种任务。它在教育、娱乐、客户服务等多个领域…- 21
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ChatGPT Prompt的框架和方法
经过基础篇的多个场景介绍，你应该对构建有效的 Prompt 有了更深的理解。在基础篇中，我们更多地关注了“术”的应用。而在高级篇中，除了介绍更高级的应用之外，我们还将探讨更多关于Prompt 构建的“道”。 基础 Prompt 框架 在众多关于 ChatGPT prompt 的框架中，Elavis Saravia 的总结提供了一个清晰的框架，认为有效的 Prompt 应包含以下元素： Instru…- 24
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ChatGPT如何运用”Few-Shot Prompting”技术？
在人工智能领域，特别是自然语言处理的范畴，"Few-Shot Prompting"技术凭借其独特优势，成为了研究的热点。本文旨在深入探讨这一技术的特性、优缺点以及有效应用方法，帮助读者更好地理解并运用这一技术。 什么是Few-Shot Prompting? “Few-Shot Prompting”是一种通过提供少量示例（samples），使模型能更加精准地理解和回应查询的方法。…- 20
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ChatGPT如何运用Self-Consistency技术？
Self-Consistency是一种用于提高模型在执行链式推理时准确性的补充技术。通过生成多条推理链并选择最常见答案作为最终结果，这项技术显著提高了推理的可靠性和精确度。 Self-Consistency的原理 在Xuezhi Wang等人的2022年研究中提出，即使在使用单一逻辑链进行优化时，模型仍有可能犯错。为了解决这个问题，他们提出了一种新方法：让模型多次运行，然后选择最常见的答案作为最终…- 17
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如何利用OpenAI Playground调整OpenAI API？
OpenAI Playground是一个强大的工具，它为用户提供了一个实验和探索OpenAI API的平台。本文旨在指导用户如何有效地使用OpenAI Playground，以及各个参数的作用和设置方法。 OpenAI Playground的特点 灵活性：Playground允许用户根据不同的需求调整各种参数，以获得最佳效果。 实验性：它是一个实验场所，允许用户测试不同的输入和设置，以理解模型的工…- 19
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ChatGPT在基于示例回答场景中的使用技巧
有时，简单的文字指示对 AI 来说可能不够明确，尤其是在涉及复杂或抽象概念的场景中。例如，在给宠物起名字这样的任务中，仅仅通过文字很难传达想要的名字风格。在这种情况下，向 AI 提供示例可以大大提高其理解和执行任务的能力。 让我们看一个没有示例的 prompt： 复制 Suggest three names for a horse that is a superhero. Suggest thre…- 23
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ChatGPT在推理问答场景中的使用技巧
推理是问答的一个子场景，它在 AI 交互中具有独特的价值。在这个场景中，prompt 的作用尤为重要，因为它不仅要求 AI 理解问题，还要求其进行逻辑推理和计算。这一场景为 ChatGPT API 的应用提供了丰富的可能性，相比其他场景，这里的竞争可能较少。 以 GMAT 数学题为例 我们可以看到 ChatGPT 如何处理复杂的逻辑推理问题。下面是一个没有任何辅助说明的简单 prompt： 复制 …- 30
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ChatGPT在改写内容场景中的使用技巧
AI 不仅可以从头开始创造内容，还可以对已有内容进行优化和改写。这种“锦上添花”的应用场景极为广泛，包括但不限于翻译、语法修改、风格润色等。例如，AI 可以将中文文档翻译成英文，反之亦然；它甚至可以在编程语言之间进行翻译，如将 Python 代码转换成 Haskell 代码。 此外，AI 还能帮助修改文章中的语法错误、错别字，或者根据特定风格对内容进行润色。 润色场景示例 本章将重点介绍润色场景。…- 28
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ChatGPT在信息总结场景中的使用技巧
在 AI 内容生成领域的“化繁为简”场景中，AI 被用来将复杂或长篇的内容简化和总结。这种应用非常有用，特别是在处理大量信息时。典型的应用场景包括： 信息总结：对大量信息进行概括和总结。 信息解释：解释和总结复杂的概念或文本。 信息提取：从一大段文字中提取关键信息和分类。 信息总结示例 信息总结通常很直接，只需在 prompt 中添加“summarize”一词。然而，为了获得特定效果，可以结合之前…- 24
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在ChatGPT上如何运用引导模型输出技巧？
在这一部分，我们将深入探讨如何通过使用引导词来优化与人工智能（AI）的交流，尤其是在需要生成代码或特定格式输出的场景中。引导词的使用可以明确告知AI开始编写代码或按照特定格式输出内容，从而提高输出的准确性和符合预期的概率。这种方法对于提升AI理解任务需求并准确执行至关重要，尤其适用于编程和数据查询等技术性强的场景。 引导词的策略性使用 引导词的使用是一种高效的提示方式，它可以帮助AI确定接下来应当…- 34
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在ChatGPT上如何运用阐述格式词技巧？
本篇文章将深入探讨如何通过指定输出格式的词语来引导人工智能（AI）生成结构化的文本内容。这种技巧是对前面提到的使用示例来优化AI理解的一种扩展，特别适用于需要AI总结、提取信息或回答问题时按照特定格式呈现结果的场景。 格式化输出的重要性 当处理大量信息或需要AI理解并遵循特定的输出结构时，明确指定期望的格式可以极大提高AI生成内容的可用性和准确性。这不仅有助于保持信息的组织性和易读性，还能在进行后…- 28
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在ChatGPT上如何运用Few-Shot Chain of Thought技巧？
在今天的教程中，我们将探索一个先进的技术，名为“少量示例推理链”（Few-Shot Chain of Thought），它为解决复杂问题提供了一种新颖的方法。这项技术源自于2022年的一项研究，由Wei及其团队提出。他们的研究成果表明，当我们向大型语言模型展示少量的示例，并在这些示例中详细阐释推理过程时，模型在回答问题时也能展现出类似的推理过程，从而提高回答的准确性。 实现步骤 要运用这一技术，你…- 22
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如何通过 MaxKB 加开源大模型搭建本地开发知识库？
MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统，它结合了大预言模型和知识库问答系统的优势，为团队提供了快速、智能的信息检索和问答服务。传统的文档管理方式可能缺乏上下文感知能力，而MaxKB可以完全理解用户提问的上下文，为用户提供更加相关和连贯的问题。 本文将介绍如何安装和配置MaxKB，快速搭建基于大语言模型的知识库问答系统，提高团队的知识管理和共享效率。 一、安装开源 ollama 安装oll…- 32
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