认识GPT
GPT的定义和作用
GPT是Generative Pre-trained Transform的缩写,是一种基于深度学习的自然语言处理技术。
通过大规模预训练,它可以使机器学会语言的语法、语义等知识,并在多个自然语言处理任务中表现出色。GPT可以用于文本自动生成、文本摘要、机器翻译、情感分析、语音识别、问答系统等多个任务。
- 在文本生成方面,输入关键词或上下文后,GPT可以自动生成符合语法和语义的文本,例如新闻、故事、评论等。
- 在文本摘要方面,GPT可以自动提取重要信息并生成简洁的摘要,例如文章、新闻摘要等。
- 在机器翻译方面,GPT可以更准确地进行翻译,从而提高翻译质量。此外,GPT还可以应用于智能问答系统、自动化客服等多个领域。
和其他聊天机器人有何不同
- 大规模预训练:ChatGPT 使用了大量文本数据进行预训练,使其具备广泛的语言理解和生成能力。
- 上下文感知:ChatGPT 在对话过程中能够理解和回应上下文信息,生成更连贯、一致性更强的回复。
- 广泛应用领域:ChatGPT 可应用于多个领域和任务,具备对话、问答、文本生成等多种形式的交互能力。
- 可自定义:ChatGPT 可通过微调进行个性化定制,以适应特定任务和应用场景。
- 可持续对话:ChatGPT 具备持续对话的能力,能够与用户进行连续的对话交互,保持上下文并进行上下文相关的回应。
如何提问
一般来说,你需要遵循以下几个原则:
- 使用具体的词汇和短语来描述你的需求和期望,提供足够的细节和指导,以便ChatGPT能够更加准确地理解你的意愿和需求。
- 使用可以量化的词汇和短语来描述你的需求和期望,将主观的、抽象的想法或意愿转化为具体的数字和指标,以便进行定量分析和评估。
- 避免使用口语化的表达方式,例如方言、缩写、非正式的用语等,而应该使用标准的书面语言来描述你的需求和期望。
- 避免使用信息泛化的表达方式,例如过于笼统或模糊,缺乏具体细节和清晰的语言描述,而应该使用具体的词汇和短语来描述你的需求和期望。
- 尝试换个提问方式,改变你的问题的表达方式,以便获得更加精确的答案。
提问示例
- 不好的提问:我想要一篇好文章
+ 好的提问:我需要一篇关于最近流行的科技产品的文章
解释:不好的提问过于泛化,缺乏具体细节和指导,无法让ChatGPT明确了解你需要什么样的文章。好的提问具体明确,提供了足够的细节和指导,让ChatGPT更容易理解你的需求和期望。
- 不好的提问:我想预订一个便宜酒店
+ 好的提问:我想预订一个价格在100-150美元之间的酒店
解释:不好的提问含糊不清,缺乏可以量化的指标,无法让ChatGPT准确地理解你的预算。好的提问使用了可以量化的词汇和短语,将主观的、抽象的想法或意愿转化为具体的数字和指标,让ChatGPT更容易理解你的需求和期望。
- 不好的提问:有没有什么有趣事情?
+ 好的提问:在某个特定领域或话题下,有没有什么有趣事情?
解释:不好的提问过于广泛,缺乏具体方向和范围,无法让ChatGPT给出有针对性和相关性的答案。好的提问换了一个提问方式,改变了问题的表达方式,为ChatGPT提供了更加明确和具体的方向和范围,让ChatGPT能够给出更加精确和有用的答案。
如何利用GPT提效
文案、周报、标题、邮件…发挥你的想象力
已有大量的实践:
- www.aishort.top/?tags=write
- aitxt.io/
- platform.openai.com/examples
- github.com/f/awesome-c…
- learnprompting.org/
For开发者
学习技术更加便利了
全能的编程导师
编码设计细节建议
对于某些不确定的项目细节,gpt可以给出更全面的建议
DSL生成器
正则、cron、sql、ts
配置项速查
最强大脑帮你构想技术方案
实时性更强的 Bing AI
chatGpt能够给出精准的详细的回答,但由于数据截至2021年,数据量、实效性是不够的
而Bing AI 结合了搜索引擎,不仅能够给到答案,还能够同步给出内容来源
不同的主题还能有不同风格的回答
结合搜索引擎的实效性也更好,比如:
而chatGpt只能编了
思考
GPT在未来是否会成为前端开发的标准工具?
前端经历了由jQuery面向过程 –> 前端框架状态驱动的开发范式的迁移
但是过去到现在甚至未来很长一段时间内,都没有新的开发范式出现,更多的是对现有开发范式的强化升级,以及周边开发工具的升级
那么类似低代码平台对流程进行提效可能会是一个好的方向,可以利用chatGpt对语言的理解完成自然语言到代码逻辑的转换
其他方面,比如页面调色、基础设计是否也能能够借由AI工具解决?