ChatGPT 作为一款强大的人工智能语言模型,不仅能非常智能的聊天对话,还能在短短几十秒时间写出文章、论文、代码、视频脚本等,一度成为大家探索的对象。
但有小伙伴在使用过程却发现ChatGPT的回答常常不符合预期,怀疑它的功能仅限于宣传,其实,可能是你不会提问!
经过微猫的多番研究探索,发现ChatGPT回答内容的深度,取决于提问者的问题水平。
那么如何提问才能获得更符合我们需求的答案?本篇文章将从多方面为你解答这一问题。
01分步提问
分步提问:是指将一个复杂问题拆分成若干简单问题,逐步获取所需信息。这种方法有助于引导模型提供更清晰、准确的答案。
假设你想了解如何创建一个网站,直接问“如何创建一个网站?”得到的答案是这样的:
它会阐述一些网站建设的流程,但这个答案比较笼统。
作为一款具有颠覆性影响的人工智能,如果你仅仅问到这里,当然无法体验它的用处,毕竟百度也可以搜索到。
下面,它的智能点就出来了,你可以模仿人类聊天的口气“那你深入说下,第一步要怎么做?”继续你的提问:
当然,如果这种提问方式你觉得还不够准确,你也可以主动将问题拆分提问:
“如何选择一个网站的域名?”
“如何购买和注册域名?”
“如何选择合适的网站托管服务?”
“如何使用网站构建器或编程语言搭建网站?”
“如何优化网站以提高搜索引擎排名?”
通过分步提问,可以更深入地了解创建网站的各方面流程操作方法,使回答更具目标针对性。
以下一些小建议,可以帮你更好地提炼分步提问思路:
1、确定问题核心:找出问题最关键的部分,从关键部分开始提问。
2、按逻辑顺序提问:确保问题的顺序符合实际操作过程,这样可以更自然地引导 ChatGPT 生成相关答案。
3、考虑问题层次:从宏观到微观,从简单到复杂,逐步深入地提问。
4、保持问题简洁:尽量让每个问题都简短清晰,这样可以减少模型理解问题时产生的歧义。
02限定回答范围
通过指定具体的主题、时间范围、地域等信息来限定答案范围,这样可以避免模型提供过于宽泛的答案。
指定地理范围:“在美国,哪些城市的生活成本最高?”
指定时间范围:“在过去十年内,哪些科技创新对社会产生了最大影响?”
指定领域或行业:“在金融行业中,哪些技术是近年来的重要趋势?”
设定数量限制:“请列举三种最适合初学者的编程语言。”
限制答案类型:“使用一句话总结区块链技术的核心概念。”
以下是一些建议,帮你更好地进行限定回答范围:
1、分析问题核心:在提问之前,先确定问题的关键点,然后根据关键点设定合适的边界条件。
2、使用明确词汇:尽量使用具体和明确的词汇来描述限制条件,以便让模型更好地理解您的要求。
3、避免过度限制:设定合理的边界条件,避免过于狭窄的限制,以免影响模型生成有用的答案。
03指定回答格式
要求模型以特定格式回答问题,如列表、比较、对比、步骤说明、问答形式、案例分析、简要概括或给出论据等,可以获得更符合需求的答案。
列表或清单:要求模型列出一些项目或要点。如:“请列举五个提高工作效率的方法。”
比较和对比:要求模型对两个或多个项目进行比较。如:“请比较Python和JavaScript这两种编程语言的优缺点。”
步骤说明:要求模型按照顺序提供操作步骤。如:“请详细解释一下如何煮一壶咖啡的步骤。”
问答形式:要求模型按照问答形式提供信息。如:“请用问答形式介绍一下太阳的基本信息。”
用例子或案例分析:要求模型提供实际情况下的示例或案例来解释概念。如:“请用一个例子解释机器学习在金融领域的应用。”
简要概括:要求模型用一句话或简短的描述来回答问题。如:“请用一句话概括比特币的核心概念。”
给出论据或观点:要求模型提供支持某一观点或看法的论据。如:“请给出支持使用太阳能的三个理由。”
指定回答格式的关键在于清晰地表达您的需求,并根据实际情况选择合适的答案形式。不同的场景和需求可能需要不同的回答格式,因此在实际应用中请根据需求灵活调整。
04调整模型参数
通过调整控制 ChatGPT 输出的两个重要参数: temperature(控制输出多样性)和 max tokens(控制回答长度),来调整模型生成的答案。
temperature(控制输出多样性)temperature 参数主要用于控制模型生成回答的随机性和多样性。
较高的值会让模型输出更多样化且更有创造性,但可能导致回答变得不那么准确。较低的值则让模型输出更加保守,通常会更准确,但可能缺乏创造性。
假设想要让模型生成一个关于环保的标语,使用不同的 temperature 值可能会得到不同的结果:
temperature = 0.1(保守输出):回答可能是“保护环境,共创美好未来。”
temperature = 1.0(多样化输出):回答可能是“绿色星球,我们的共同责任!”
max tokens(控制回答长度)max tokens 参数用于限制模型生成的回答长度。
可以根据应用场景和用户需求来调整此参数,较短的回答可能更简洁明了,但可能无法提供足够的信息;较长的回答可能包含更多细节,但可能会变得冗长和难以理解。
假设想要让模型解释什么是光合作用,使用不同的 max tokens 值可能会得到不同长度的回答:
max tokens = 20(限制回答长度):光合作用是植物通过阳光、水和二氧化碳产生能量的过程。
max tokens = 50(允许较长回答):光合作用是一种生物化学反应,植物通过这个过程将阳光能量转化为化学能量,同时产生氧气。在光合作用中,植物吸收阳光、水和二氧化碳,生成葡萄糖和氧气。
05重复核实
在提问时通过多次询问或以不同方式提问相同的问题,以确保获得准确且一致的答案,这种方法可以帮助检验模型给出的答案的可靠性,提高满意度。
用不同的表述提问可以尝试用不同的方式提问相同的问题,以验证模型给出的答案是否一致。
问题1:地球离太阳有多远?
问题2:地球与太阳之间的距离是多少?
分步提问通过将问题拆分成多个步骤,逐步了解所需信息。
问题1:哪个行星离太阳第三近?
问题2:地球离太阳的距离是多少?
询问来源或参考资料在回答问题时,可以要求模型提供参考资料或来源,以检验答案的可靠性。
问题:地球离太阳的距离是多少?请提供参考来源。
通过重复核实,可以评估模型的回答是否准确且一致,这有助于提高用户对 ChatGPT 生成的答案的信任度,并确保提供高质量的信息。
通过以上方法,您可以更好地利用 ChatGPT 为您提供有价值的信息。
当然,在实际应用中,还需要我们根据现实需求去灵活运用这些方法,只有方法对,才能让软件更好的帮助到我们,节约时间成本或达到你所想要的需求。
当然还有一些特殊的指令也可以让GPT给出更准确的答案,将在下一篇“chatgpt指令大全”中介绍。