文章目录
- 前言
- ChatGPT注册
- ChatGPT对于程序员的常用功能
- ChatGPT技巧
- Promote设计
- Promote步骤
- Promote过程常见错误
- 总结
前言
chatgpt官网
当今社会，人工智能已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的大型语言模型，能够通过对大量语料的学习和训练，生成高质量的自然语言输出，具有广泛的应用场景。以下是ChatGPT的常见用法。
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自然语言生成（NLG）
ChatGPT可以通过对大量文本的学习和训练，自动生成高质量的自然语言文本。在自然语言生成方面，ChatGPT可以用于生成各种形式的文本，包括新闻报道、电子邮件、社交媒体帖子、产品说明和教育材料等。 -
文本摘要
ChatGPT可以将长篇文本自动摘要成简短的摘要文本，以便更快地了解文本的主要内容。这种技术在新闻报道和研究领域中非常有用。 -
问答系统
ChatGPT可以用于构建问答系统，可以回答用户提出的各种问题。这种技术可以用于在线客服、知识库、虚拟助手等领域。 -
文本分类
ChatGPT可以将文本分类到不同的类别，例如新闻、体育、娱乐等。这种技术在媒体监控和情感分析方面非常有用。 -
情感分析
ChatGPT可以通过分析文本的情感内容，判断文本的情感色彩，例如积极、消极或中性。这种技术可以用于社交媒体监控和舆情分析等领域。 -
机器翻译
ChatGPT可以用于自动翻译不同语言之间的文本。这种技术在国际贸易、旅游和跨文化交流方面非常有用。 -
文本纠错
ChatGPT可以检测和纠正文本中的语法和拼写错误，这种技术可以用于编辑和校对文本。 -
图片识别
ChatGPT是可以识别图片的！你只需要输入图片网址，并确保图片能不受限制地被OpenAI的服务器读取到。
ChatGPT注册
参考
基本步骤：
- 官网注册账号，一般需要：
- 海外手机号用于接收短信
- 海外邮箱用于账号注册
- 海外访问网络用于避免封区域
- 登陆使用，也要使用海外网络。
ChatGPT对于程序员的常用功能
要最大化利用ChatGPT提升您作为程序员的工作效率和产出质量，请尝试以下方法改进您的工作流程：
- 代码生成：您可以向ChatGPT提供函数或方法的描述，并让其为您生成代码示例。这将节省您编写代码的时间，并帮助您快速实现功能。
- 解决编程问题：当您遇到问题时，可以向ChatGPT提问以获取解决方案。这可以提高您解决问题的速度，让您更专注于关键任务。
- 代码审查：您可以请ChatGPT帮您审查代码，提供优化建议和识别潜在的问题。这将提高您的代码质量，减少漏洞和错误。
- 代码编写：您可以请ChatGPT帮您编写代码
- 写注释
- 写 unit test
- 运行unit test
- 写 CI/CD
- 设计 API，对外提供服务
- 自动生成测试用例：ChatGPT可以为您生成测试用例，以确保代码质量和稳定性。
- 学习新技能：使用ChatGPT来学习新的编程语言、库和框架。这将帮助您扩展技能库，提高工作效率。
- 文档编写：您可以让ChatGPT为您生成代码注释和文档。这将提高您的代码可读性，方便您和团队成员更容易理解和维护。
- 项目管理：使用ChatGPT来规划和管理项目进度。这可以帮助您更好地组织任务，提高团队协作效率。
- 代码重构：请ChatGPT协助您优化和重构代码，以提高代码质量和性能。
- 设计模式和架构建议：通过向ChatGPT咨询软件设计模式和架构建议，提高您的软件设计能力。
- 知识共享：与团队成员共享ChatGPT的使用经验和技巧，提高整个团队的工作效率。
总之，通过将ChatGPT与您的日常编程任务相结合，可以提高您的工作效率，改进代码质量，并加速问题解决。尝试不断地探索和实验，以发现更多与ChatGPT协同工作的方法。
ChatGPT技巧
- 角色扮演式提问
- 直接请求帮忙
Promote设计
Promote步骤
Prompt步骤
一般包括以下步骤【核心文献1】。
对话前：
- 明确目的并始终聚焦目的。
- 使用清晰、具体、相关的语言简洁地描述你的目的。
- 避免使用开放式或过于宽泛的 Prompt。
- 查看和修改 Prompt。
对话中：
- 鼓励 ChatGPT 扩展内容。
- 注意对话中的语气和语言。
- 注意对话的方向，适时做出调整。
- 必要时可以使用「角色扮演」（如「假设你是XXX」）帮助 ChatGPT 理解它的角色。
对话后：
- 回顾整通对话，检查是否有违反原则或失误的地方。
- 注意不同 Prompt 下 ChatGPT 的反馈，了解其能力和局限。
- 梳理 Prompt 并在必要时重新测试。
- 如果问题没有得到解决，尝试使用更多不同种类的 Prompt 进行测试。
Promote过程常见错误
关于一些新手常见的错误，【核心文献 5】Rob Lennon 总结的非常到位：
- 没有说明具体的输出目标。
- 在一次对话中混合多个主题。
- 让语言模型做数学题。比如我40岁，女儿4岁，什么时候她的年龄是我的一半。
- 没有给出想要什么的示例样本。
- 反向提示。也就是一些反面例子。
- 没有要求他减少输出。可以要求他减少、删除或重写。
- 要求他一次只做一件事。可以将步骤捆绑在一起，不要拆的太碎。比如我们上面这个例子，你可以把很多步骤一次说清。
- 不重复 Prompt 来获得更好的结果。尝试多调整试验几次以获得更好效果。
- 不过与其说这些是错误，还不如说是 ChatGPT 不擅长某些情况。ChatGPT 拥有的是语言模型提供的 In-Context 能力，这是它的内核；Prompt 是一种引导和某种程度来说——限制（可以理解为某种规则）。
总结
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/8714.html
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