ChatGPT“神奇短语”进阶：适用于作家、内容营销人员和 SEO 专家的小技巧

撰文：Daren Cox

编译：巴比特

图片来源：由无界 AI工具生成

距离我上次写的关于提示的文章已经有一段时间了（2 个月，但感觉像是 2 年了！），也就是人们常说的“提示工程”。

从那时起，GPT-4 的出现进一步推动了大型语言模型（LLMs）的可能性。

提示工程被称为“本世纪最重要的工作技能”，也被称为“散文编程”，我认为这很有诗意。

就我个人而言，我认为这是个人和企业都需要掌握的基本技能，在可预见的未来，它将具有高度相关性。

在本周的文章中，我深入探讨了如何从 ChatGPT 的提示中获得最大收益，包括我在为这篇文章做研究时发现的一个新的思维链（CoT）“神奇短语”，它使 ChatGPT 更加准确，而且不容易产生幻觉。

如果你对 GPT-3.5 甚至 GPT-4 的功能没有印象，那可能是因为你给它的是“单行”提示，没有上下文，使模型很容易产生幻觉。

在本周的文章中，我们将踏上掌握有效提示艺术的旅程。

我们都生活在了 AI 时代

像 OpenAI、Anthropic、Cohere、Google、Meta 和其他许多公司提供的大型语言模型（LLMs），为知识渊博的早期采用者提供了巨大的生产力收益，同时也为无知的人带来了微妙的弱点。

就像有一些落伍者花时间将网站、社交媒体、智能手机和其他现在无处不在的技术应用到他们的业务中一样，也会有一些人未能将人工智能纳入到他们的工作流程中，尽管 AI 已为企业和个人提供了无与伦比的生产力提升。

典型的技术采用曲线。LLMs 已“越过鸿沟”进入主流市场，下一站是征服“保守派”。这不会太久。

我的建议是，在人工智能方面，不要做一个落伍者。人工智能正处于指数增长曲线上。ChatGPT 在几周内从完全不为人所知到跨越鸿沟进入早期主流市场。事实证明，它是最适合市场的产品。

有赢家也会有输家

现在未能利用人工智能可能会导致以后追赶的难度呈指数级增长。

这并不是因为学习人工智能有多复杂。事实上，LLMs 通过采用自然语言文本和语音界面简化了任务。

难度来自于试图跟上竞争者的步伐，这些竞争者步步紧逼，利用人工智能实现成本和生产率的提高，使他们能够在你犹豫不决的时候偷走你的客户。

人工智能曾像香薰一样被巧妙地注入谷歌搜索等应用程序中，你甚至不知道你在使用它。

但是，用经典电影《意大利任务》中迈克尔 - 凯恩的不朽名言来说，OpenAIs ChatGPT“炸开了门！”，在 2022 年底使人工智能吸引了主流的注意。

在接下来的几个月里（是的，几个月，而不是几年），生成式语言模型形式的人工智能将成为整个数字领域的普遍现象。

这将是一种全面的、直接的人工智能，在谷歌 Workspace 和微软 Office（被称为 365 Copilot）等一系列流行应用程序中出现新的生成功能，这些应用程序加起来被全球数亿人使用。

简而言之，人工智能将无处不在，而你将无法摆脱它。

正如我在上一篇文章中所说：

YOU + AI > YOU

无论是你 + ChatGPT，还是你 + 其他人工智能工具，都取决于你的业务需求。

重要的是，你现在就采取行动，而其他人却把头埋在沙子里，或者在拖延。

采取行动的最直接方式是学习如何提示 AI，让它做你想做的事。

换句话说，提示是向你的人工智能介绍情况的方式，给它提供你希望它创造的内容和方向。

因此，一个好的 prompter 就像一个好老师。

他们为学生（这里指的是 LLMs）指明了一条通往最终目标的道路。

大西洋杂志的 Charlie Warzel 在他关于提示的文章中，写下了这个标题：

此外，宾夕法尼亚大学教授创新和创业的副教授 Ethan Mollick 在同一篇文章中对提示进行了精辟的总结：

“提示是用散文的方式进行编程。”

这与我在上周文章中的说法相呼应：

提示 = 代码

或者，也许我现在应该把它修改为：

散文 = 代码

那么，如何写出一个好的提示？

让我们潜心研究，找出答案。

在哪里提示

对于 OpenAI 模型，有 3 个地方可以开始提示：

根据所选择的模型和设置，你使用的方法可能会带来不同的结果。

OpenAI 模型的概述（2023 年 4 月）。