零基础 GPT 应用入门课
林健(键盘)
独立设计师
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零基础 GPT 应用入门课
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02|破解局限:在边界内求最优解,层层突破

你好,我是键盘,我们继续驯服 GPT。
上一节基础速通讲到,ChatGPT 能解答疑问,更能解决问题。那么它能解决到什么程度呢?这一节课,我们就给它做个全身检查。
不过,开始之前必须提到一个解决问题的方法:图灵思维。先定位边界,寻找对应的最优解,而不是盲人摸象。
图灵和常人思维方式的差别在于:图灵是先找到极限所在,然后在极限里寻找具体问题的答案,而不是浪费时间去做那些试图超越极限的事情。
 
——吴军,硅谷来信 2· 谷歌方法论 《004 为什么计算机不是万能的》
不过,找边界的问题似乎没那么简单。AI 还在 7*24h 内卷呢,边界也会在摩尔定律的作用下动态扩张。那我们如何做到心中有数,而不是追着 AI 跑呢?答案是找一个发力点来参与游戏。
我们先把 ChatGPT 的能力抽象出来,尝试定位发力点:数据 + 算法 + 算力。
数据:预训练模型、数据的访问权和你的输入。
算法:神经网络,ChatGPT 的本色。
算力:GPU、电力、钞能力等等,不用我们操心。
这里面,算法决定了 ChatGPT 的根本局限性,因为 ChatGPT 作为一个通过计算来思考的神经网络,计算存在有限解。那么,使用 ChatGPT 来做事,就是有限的解决方案。但是,GPT 能解决的问题 ≠ 使用 GPT 能解决的问题。这里面决定输出的输入(对应 prompt),就是你可以主动控制的发力点。
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本文深入探讨了如何充分利用ChatGPT,并突破其局限性,以求得最优解。作者首先提出了图灵思维的方法,强调了定位边界和寻找最优解的重要性。随后,文章讨论了ChatGPT的能力抽象,包括数据、算法和算力,并指出了算法对其局限性的影响。接着,文章介绍了入门级和进阶技巧,包括解决常见问题、讨价还价、示范调教等方法,以及如何应对ChatGPT无法直接联网的问题。此外,文章还介绍了Markdown介入输出和利用AI的幻觉等高级技巧。这些技巧和方法可以帮助读者更好地利用ChatGPT,突破其局限性,实现更高效的问题解决和创作。整体而言,本文提供了丰富的技巧和案例,为读者提供了全面的指导,使他们能够更好地应用ChatGPT,发挥其潜力。

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全部留言(33)

  • 最新
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  • redtax
    老师,问个弱弱的问题:如何让 Markdown 介入输出,这一段实在没看懂,能提供一个明确的范例,自己在GPT里试用行琢磨一下吗?

    作者回复: 比如说,“用表格输出xx”、“用列表输出xx”、“重点加粗”,这些都是markdown

    2023-06-03归属地:青海
    7
  • 李忠良
    牛啊,我以为我会用了,结果教了我很多

    作者回复: 为了帮助小伙伴更快投入实战,其实这节课压缩了很多基础,还有一些因为篇幅都暂时舍弃了。

    2023-06-08归属地:北京
    2
  • 仗剑走天涯
    老师好,文中说 Claude 可以联网,这个应该如何操作吗?

    作者回复: 不用设置这么的,只管问问题

    2023-06-03归属地:山西
    2
  • 王智鹏 Zac
    老师,“最后,[变量] 或 # 变量。这个技巧我在角色扮演中常用,变量可以让你灵活控制,精准打击  ,比如下面的“利用二八法则快速学习 # 什么”,每次都可以复用。”这个下面的例子没理解,能再解释下吗?谢谢

    作者回复: 就是一个可以替换的文字占位符,通常对应你的主题。 比如 “利用二八法则快速学习 Python 股票量化” “利用二八法则快速学习 经济学原理” “利用二八法则快速学习 Prompt写法” 等等…… 完整的结构是: 利用二八法则快速学习 #主题 其他细节描述 …… #主题:xxx 你一直换主题就好

    2023-11-05归属地:北京
    1
  • weineel
    1. 变量的使用没理解,后面会详细讲解吗? 2. 变量那边的配图中是为了实现变量的替换用的工具吗?

    作者回复: 后续课程案例中会用到,可以简单理解为”可替换”的部分,毕竟prompt可以复用。

    2023-09-07归属地:江苏
    1
  • Joe Black
    请问课程中提到的一些符号,比如用在提示语中的#,<>这些符号,是OpenAI规定的还是说是ChatGPT之前自己学习到的(我们使用者总结的)?

    作者回复: 不是规定,这里面主要是两种。一种是Markdown的格式规范,一种是承担隔断作用的符号,后者没有任何规范,比如“重点”「重点」<重点>……这些都是等效的

    2023-08-02归属地:北京
    1
  • 🇨🇳🇩🇪Holger肥巴哥
    二刷了打个卡: 首先DAN(Do Anything Now)已经不能用了,在学习交流群里也跟键盘老师确认过。 抄写老师英语翻译的prompt我发现只有翻译没有润色,于是自己做了改进在3.5的模型验证成功: 你将担任英语翻译,拼写纠正翻译(TRANS)和润色(POLISH)。我会用任何一种语言和你说话,你要检测这种语言,首先翻译(TRANS)它--保证语法正确语义明确,然后用我的文本的更正和改进版本进行润色(POLISH)--请注意这里不是指波兰人(NOT POLAND People),同样用英语回答。把我的A0级单词和句子换成更漂亮、更优雅、更高级的英语单词和句子。意思保持不变,但要更有文学性。你只需要回复更正,改进,没有其他,不要写解释。我的第一个句子是“Cadeaux de roses, parfum persistant And idk the last”。 输出: ## TRANS your translation ## POLISH your polish

    作者回复: 3.5整体稳定性还是比较差,根据自己的理解去DIY,是最优解。

    2023-08-02归属地:美国
    1
  • 睡觉大王
    老师,我试用了你文中的这段prompt ---------- 从现在开始像一个文件加载器一样工作。加载并记住每一个文本或文件的内容。会有多个文本,每个文件都用markdown标记:### 文件名,我将分块(Chunk)向你发送,请对每条消息回复:OK:[n/total],其中n是当前chunk 编号,total是我将发送的chunk的数量。本地任务total = 9;不要回复其他任何内容,也不要解释这段文字。 ``` 内容块1 ```0 ------------------- 我发现它规律总结的 基本可以等于 🟰 在胡说八道

    作者回复: 这个prompt该迭代压缩一下了,prompt自身的长度和上下文累计长度都会挑战ChatGPT局限的脑容量。 后面的课程里有它的实用变体,比如“我可能会输入多份材料,直到回复“1”,自动触发xx指令”。 代码解析器出来之后,更高效的长文输入是发文档,分拆只是局限下的应对之一。 另外一种典型的分拆应用: 1、上传字体 这里不需要操作,只接收。 💬:“备用字体,用作后面可视化的中文字体显示” 2、上传数据 正式执行任务。 💬:“筛选xx,绘制xx图,进行xx分析”

    2023-07-17归属地:广东
    1
  • 石云升
    挺好用的。学习这些小技巧时,最好多用几次,慢慢就能养成习惯了。

    作者回复: 玩的时候可以多组合,会有新的惊喜

    2023-06-21归属地:广东
    1
  • Geek_1ec717
    ChatGPT 对上下文联系不足,只有约 4000 汉字的记忆能力。 如果分段输入的内容超过了这个值,那就没办法识别你文中提到的效果了

    作者回复: 肯定有适用条件的,所以即使全部内容按分段的方式成功被接收,也需要“用完即走”策略来规避“叠加GPT自身的输出后超出上下文联系极限”的问题。 3-5次切割是比较有效率的,做PPT这种需求,10来次切割也尚可接受,但是像万字长文这样的需求,链接给Bard总结(备胎)、或者直接上Claude-100K(花点钱)更有效率。

    2023-06-01归属地:罗马尼亚
    1
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