Es gab eine Zeit, in der die Konversation mit KI ein Abenteuer war. Wenn Sie jetzt die wichtigsten Begriffe und Befehle beherrschen, können Sie problemlos mit KI umgehen und Gespräche lebendig und produktiv gestalten.
1. Das Erlernen der Terminologie ist der erste Schritt zur Beherrschung der KI-Funktionen und ist genauso wichtig wie das Erlernen des Grundwortschatzes einer neuen Sprache, insbesondere von ChatGPT.
2. Modell, Aufforderung, Input und Output bilden die Grundlage der KI-Kommunikation, und wenn Sie sie verstehen, können Sie effektiver mit KI kommunizieren.
3. Die Konzepte "Token" und "Maximale Token" sind entscheidend für die Kontrolle der Länge und Tiefe der KI-Ausgabe, und wenn Sie diese verstehen, können Sie präzisere Fragen stellen.
4. Durch die Verwendung verschiedener Prompt-Strukturen wie TREF, SCET, PECRA usw. können Sie die KI-Antworten an spezifische Anforderungen und Szenarien anpassen.
5. Die Vermeidung von Fehlern, die beim Verfassen von Aufforderungen gemacht werden, wie z. B. vage oder geschlossene Fragen, wird Ihnen helfen, spezifischere und nützlichere Antworten zu erhalten.
6. Die Anpassung des Tons der KI ermöglicht es ihr, sich an verschiedene Kommunikationsszenarien anzupassen und so die Relevanz und Effektivität des Dialogs zu erhöhen.
7. Mithilfe von Parametern wie Temperatur, Diversity_penalty usw. können Sie die Kreativität und Vielfalt der KI fein abstimmen, um die Ausgabe reichhaltiger und individueller zu gestalten.
7 Wenn Sie den Prompt-Befehl in tiefer gehenden Szenarien oder bei der Entwicklung verwenden müssen, empfehlen wir Ihnen, den Abschnitt Häufig verwendete Beispiele für die Schnellreferenztabelle (chinesische Version)
1. die Terminologie lernen (学习术语)
Modell: Dies bezieht sich auf das "Gehirn" der KI, das aus großen Datenmengen lernt.
Prompt: eine Frage oder Bitte, die Sie an AI haben.
Eingabe: Informationen, die Sie der KI zur Verfügung stellen, meist in Form von Fragen oder Anweisungen.
Output: die Antwort der KI auf Ihre Eingabe.
Token: Die kleinste sprachliche Einheit in einer Datei, entweder ein Wort oder ein Symbol.
Max Tokens: Die maximale Anzahl von Spracheinheiten, die die KI in einer einzigen Antwort verarbeiten kann.
2. diese Befehle beherrschen (Diese Befehle beherrschen)
Liste: Aufzählung von Gegenständen, Ideen usw.
Handeln als: Nehmen Sie eine bestimmte Ausrichtung an, um eine maßgeschneiderte Antwort zu geben.
Weiter: Fortsetzung der aktuellen Diskussion.
Ausführlich: Geben Sie weitere Einzelheiten oder Erklärungen an.
Zusammenfassen: Fasst Informationen in prägnanter Form zusammen.
Identifizieren Sie Lücken: Heben Sie fehlende oder unvollständige Abschnitte hervor.
Pro und Kontra: Bewertung der Stärken und Schwächen eines Themas.
3. diese Prompt-Strukturen verwenden
Passen Sie Ihre ChatGPT-Eingabeaufforderungen an Ihre spezifischen Bedürfnisse an.
TREF: Aufgabe, Anforderung, Erwartung, Format
SCET: Situation, Komplikation, Erwartung, Aufgabe.
PECRA: Zweck, Erwartung, Kontext, Anforderung, Aktion
GRADE: Objekt (Ziel), Anfrage, Ausführung
(Aktion), Detail (Detail), Beispiele (Beispiele)
ROSES: Rolle, Zielsetzung, Schauplatz
(Szenario, Erwartete Lösung, Schritte
4. zu vermeidende Fehler beim Verfassen von Prompts
1. vermeiden Sie vage oder geschlossene Fragen:
Beispiel für einen Fehler: Findest du unser Netz gut?
Richtiges Beispiel: Können Sie mir konkret sagen, welche Oberflächen auf unserer Website Sie am nützlichsten finden und warum?
2) Vergessen Sie nicht, den Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen:
Beispiel für einen Fehler: Was ist an unserem Produkt falsch?
Richtiges Beispiel: Auf welche Herausforderungen sind Sie bei der Nutzung unserer Produkte gestoßen? Wie können wir uns verbessern, um Ihre Bedürfnisse besser zu erfüllen?
3. stellen Sie keine Vermutungen an:
Beispiel für einen Fehler: Halten Sie unsere Produkte für gut geeignet?
Richtiges Beispiel: Können Sie mir einen bestimmten Moment nennen, in dem Sie Schwierigkeiten hatten, unser Produkt zu benutzen?
5. klingen
⛿ Durch die Verwendung verschiedener Töne kann sich die KI an verschiedene Szenarien anpassen und ihre Vielseitigkeit erhöhen:
Professionell: Professionell, für technische Informationen, wichtige Aktualisierungen und offizielle Berichte.
Freundlich: Freundlich, wird für informelle Gespräche verwendet und schafft eine gemütliche Atmosphäre.
Enthusiastic: Enthusiastisch, wird verwendet, um Begeisterung zu vermitteln, wenn neue Produkte oder Funktionen vorgestellt werden.
Empathisch: Mitfühlend, wird verwendet, um Unterstützung oder Trost zu spenden.
Informativ: Informativ, wird verwendet, wenn detaillierte Informationen bereitgestellt werden.
Beruhigend: Die Menschen ängstlich machen, ein Bewusstsein und Stabilität vermitteln.
6. diese Parameter verwenden
Temperatur: steuert die "Kreativität" der Modellausgabe; je höher die Temperatur, desto vielfältiger und unerwarteter die Ausgabe.
Beispiel: Simulieren Sie einen "Temperatur"-Wert von 1 in unserem Dialog.
Diversity_Penalty:
Durch die Auferlegung einer Diversitätsstrafe wurden sich wiederholende Phrasen reduziert und der Reichtum der Beschreibungen erhöht.
Vielfalt wird nicht bestraft: Es ist ein schöner, sonniger Tag, und der Himmel ist schön und sonnig.
Die Strafen sind vielfältig: Der Himmel ist heute schön und sonnig, die Luft ist frisch und zum Ausgehen geeignet.
Anwesenheit_Strafe:
Die Existenzsanktionen haben die wiederholte Verwendung des Wortes "Museum" reduziert und neue Deskriptoren eingeführt.
Es gab keine Strafe: Wir haben das Museum besucht, und dort gab es viele Exponate, und das Museum war riesig.
Es gibt eine existenzielle Strafe: Wir haben das Museum besucht, das reich an Exponaten und großartig in seiner Architektur ist.
Häufigkeit_Strafe:
Der Frequenzabzug reduziert die Wiederholung des Wortes "lecker" und reichert den Ausdruck mit dem Synonym "lecker" an.
Keine Häufigkeit der Bestrafung: Dieses Gericht ist köstlich, und köstliche Gerichte machen die Menschen immer glücklich.
Es gibt einen Nachteil bei der Häufigkeit: Das Gericht ist sehr schmackhaft, und die angenehmen Aromen sind immer wieder eine Quelle der Besorgnis.
Stop_words (Stop-Wörter):
Der Wortfilter entfernt unnötige Wörter wie "我" und "東⻄", um den Satz prägnanter zu machen.
Kein Stoppwortfilter: Ich war heute in der Bibliothek und habe viel gelernt.
Gefiltert mit Stoppwörtern: Ich habe heute viel in der Bibliothek gelernt.
