ChatGPT技巧2：增加示例
直接告知 AI 什么能做，什么不能做外。在某些场景下，我们能比较简单地向 AI 描述出什么能做，什么不能做。但有些场景，有些需求很难通过文字指令传递给 AI，即使描述出来了，AI 也不能很好地理解。 比如给宠物起英文名，里面会夹杂着一些所谓的名字风格。此时你就可以在 prompt里增加一些例子，我们看看这个例子： Suggest three names fo...
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搭建基于知识库内容的机器人
5简介 这个想法，来源于我的个人需求，我连载了将近 100 期 newsletter，积累了很多内容，我希望将这些资料导入给 AI，然后 AI 能拿这些数据回答我的问题，甚至能给我一些写作建议等。 最早的时候，我尝试过非常笨的方法，就是在提问的时候，将我的 newsletter 文本传给 AI，它的 prompt 大概是这样的： Please summari...
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Text Prompt 场景10：动漫
12多种 Anime Style 在 niji 5 模型下，默认生成的内容都会自带 Anime 风格，你可以在 prompt 语句的风格部分中添加国家、年代和创作者，还有一种方法是加动漫风格，根据 Midlibrary 的统计，Midjourney 支持的 Anime Style 超过 120 多种。 我这里就不罗列了，详细的列表可以看我整理的 List 或者...
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Midjourney text prompt场景9：风景
27实物和人物介绍完，介绍一下风景。坦率说来，我并不擅长摄影，所以这三章写得可能会不太专业。我更多地是介绍方法，以及告知大家可能性。 如果有不对的地方，请见谅。 微缩景观 风景大片，我觉得大家应该都在各大平台看过了，所以本章不会介绍太多常见的风景制作方法。而是介绍一些少见的，我这里介绍一个比较有趣的类型： Prompt 解释 类型是什么？ Miniature ...
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ChatGPT PAL Models
1PAL Models PAL Models，全称为 Program-Aided Language Models。需要各位注意，这个方法，真的非常高级，甚至我觉得有点 Hack，而且经过我的多次测试，我觉得以 ChatGPT 目前的能力，已经不再需要使用这个方法。 但我在很多 PE 的教程里都有看到这个方法，所以我这里就简单介绍一下，这个方法来自于 2022 ...
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ChatGPT Few-Shot Prompting
1介绍 我们在技巧2 中，提到我们可以给模型一些示例，从而让模型返回更符合我们需求的答案。这个技巧其实使用了一个叫 Few-Shot 的方法。 这个方法最早是 Brown 等人在 2020 年发现的，论文里有一个这样的例子，非常有意思，通过这个例子你应该更能体会，像 ChatGPT 这类统计语言模型，其实并不懂意思，只是懂概率 😁 Brown 输入的内容是这...
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ChatGPT Zero-Shot Prompts
2介绍 Zero-Shot Prompting 是一种自然语言处理技术，可以让计算机模型根据提示或指令进行任务处理。各位常用的 ChatGPT 就用到这个技术。 传统的自然语言处理技术通常需要在大量标注数据上进行有监督的训练，以便模型可以对特定任务或领域进行准确的预测或生成输出。相比之下，Zero-Shot Prompting 的方法更为灵活和通用，因为它不...
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ChatGPT Prompt Framework
Basic Prompt Framework 查阅了非常多关于 ChatGPT prompt 的框架资料，我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架，他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素： Instruction（必须）： 指令，即你希望模型执行的具体任务。 Context（选填）： 背景信息，或者说是上下文信息，这可以引...
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ChatGPT场景8：化繁为简——信息提取
场景介绍 介绍完信息总结，再聊聊信息提取，我认为这个场景是继场景 3 推理以外，第二个值得深挖的场景。这个场景有非常多的有意思的场景，比如： 将一大段文字，甚至网页里的内容，按要求转为一个表格。按照这个思路你可以尝试做一个更智能的，更易懂的爬虫插件。 按照特定格式对文章内容进行信息归类。 第二个可能比较难理解，举个 OpenAI 里的例子，它的 promp...
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ChatGPT场景7：化繁为简——信息总结
场景介绍 内容生成大场景下的第二个场景是化繁为简，这个场景其实很好理解，就是将复杂的内容，转为简单的内容，一般常遇到的场景有： 信息总结：顾名思义，就是对一堆信息进行总结。 信息解释：这个跟改写内容有点像，但这个更偏向于解释与总结。下一章会给大家介绍更多的例子。 信息提取：提取信息里的某一段内容，比如从一大段文字中，找到关键内容，并分类。 本章会讲一下信息...
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