3.学习能力:
经过训练,可以理解新的流程并按照习得的流程处理问题 。
4.万物互联:
可以基于自身的认知,将本身模型与其他功能/领域专家联动,实现更强大和灵活的AI系统,应对各种任务 。未来,它就会像大脑一样,收集多元信息作出判断,调动各领域AI模型分工完成任务,串联多个APP实现功能 。
局限性:
1.可能会编造内容 。(幻觉现象)
因为其回答的本质是概率,一旦一个词回答错了,后面的回答就全错了 。也就是大家频繁吐槽GPT3.5的胡说八道问题 。
2.非联网模型 。
的知识来源于离线模型,因此不能直接提供实时的行业趋势信息 。不过,可以通过寻找权威的行业报告,并借助等工具让帮助提炼关键信息 。或使用插件实现联网的信息查询 。
3.难以解决特定领域的复杂问题
在通用知识方面训练得较多 。因此,面对特定专业领域非标准化问题时,提供的解决方案的参考价值较低 。
在了解了的优势与局限性之后,我们可以更有针对性地利用它来解决实际问题 。在下一部分,我们将探讨如何通过有效的提示技巧,充分发挥的潜能 。第五章的技巧均为我实际验证有效的,可以放心使用 。
五、提示技巧 基础篇 1.表达清晰
清晰的提示是获得高质量回答的基础 。在这里,我将与大家分享一种常用的结构 。掌握这个结构后,就拥有了一个私人参谋,能够为你在生活和工作中遇到的困难问题提供建设性的思路 。当然,并非所有提示都需要包含以下全部信息,这取决于你对答案的详细程度的要求 。
【学会提示-AI时代职场必修课】在背景中,可以包含以下信息:
角色(WHO)——包括你的角色以及相关的角色 。地点(WHERE)——如果希望得到针对性的解决方案,建议至少说明地点在中国,否则可能得到适用于美国的方案 。事件(WHAT)——具体发生的事情 。时间(WHEN)——事件发生的时间 。
实际上,这些内容就是5W法则中去掉"WHY"的其他部分 。
在描述清楚背景之后,需要明确“目标”,即希望从的回答中获得什么信息 。
在特定背景下实现某个目标时,现实生活中通常会有一些约束条件,如时间、金钱和人力等 。
最后,需要对达成目标的期望回答进行要求,这是对回答形式的规范,例如:
文章插图
要求“如不知道,请回复不知道,不要编造” 。这个要求可以有效减少其“幻觉”现象 。要求按照某种格式回复 。要求给出多种解决方案 。要求给出解决方案及原因 。要求回复的字数等 。
举例来说,如果我想学习维修技术,下方的提示2比提示1的结果质量好很多 。大家可以实际操作看看 。
提示词1:
如何学维修
提示词2:
我是一名电工(角色),工作时长两年半(时间),最近发现自己的工作能力陷入瓶颈(事件),我应该如何在3个月内提升自己的实力(约束) 。我在北京市(地点) 。请基于以上背景信息,请给出我五种操作性强的提升维修能力的方法(期望回答) 。
2.追问技巧
由于擅长框架性回答问题,用户需要自行识别答案中的关键信息 。在发现有用的信息后,可以通过追问技巧持续挖掘 。
提示:
我是一名24届应届毕业生,应当如何准备找互联网方向的工作,距离秋招还有3个月 。我在中国 。
追问提示:
应当如何提升自己获取行业资讯的能力?
继续追问:
应当如何提升获取行业新闻和咨询的筛选能力?
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