如何高效向GPT提問

這本書用了55分鐘翻完，質量真不咋地，我都懷疑是gpt寫的。一共幾句話能說明白的事愣是寫了一本書，看完有種我寫我也行的信心。總結一下就是一句話，問題的質量決定了答案的質量。 1、必須描述清背景情況，包括定義提問者的身份，水平，所處階段 2、必須問具體，準確的問題，不要問大而泛的問題，關於一些怎麼做的問題，應該問具體的步驟 3、可以分階段問，或者根據回答追問，要求進一步修改回答 4、可以嘗試要求gpt提供具體的案例，例子等幫助學習 5、提問中，爲了給gpt足夠的背景知識，可以餵給他一些資料供學習，比如需要幫忙修改的原始文件，某個招聘的原始要求信息等 6、不要盲目的相信gpt，可能會一本正經胡說八道，必須自己覈對一遍。

學習應用chatGPT-2: 正確提問 本書專門針對向GPT模型提問時高效獲取信息，確實需要特別注意可歸納以下幾點： 1. 明確問題背景和目的： 在提問前，清晰地定義問題的背景和所要達到的目標。這有助於準確引導模型生成相關且有用的信息。 2. 控制問題數量和複雜性： 儘量避免一次性提出過多或過於複雜的問題。將問題分解爲多個簡單的小問題，可以提高模型對每個問題的理解和答案的準確性。 3. 清晰、簡潔的語言表達和邏輯關係： 使用簡明的語言和清晰的邏輯。避免模糊不清或邏輯混亂的問題表述，這有助於模型更準確地理解和回答問題。 4. 適當的引導和約束： 在提問時可以加入一些引導性的信息或約束條件，比如上下文信息、先驗知識或關鍵詞，以幫助模型更好地理解問題並生成相關內容。 5. 及時的反饋和修正： 根據模型的回答進行反饋和修正，逐步調整提問方式，以提升回答的質量和準確性。 總之，提問時的清晰度、簡潔性和邏輯性是關鍵，同時適當的引導和及時反饋也很重要。這樣做可以最大化地利用GPT模型的能力，更高效地獲得所需信息。 現在對就是不是計算器專業的人才爲ChatGPT工作也有一個專門的行業被稱之爲 “prompt engineer”。人工智能行業中的Prompt Engineer主要負責設計、優化和實現用於交互式AI系統（如聊天機器人、語言模型等）的提示（Prompt）。他們的主要工作職責包括： 1. 提示設計： 根據特定的應用場景和目標，設計有效的提示。這涉及瞭解人工智能模型的工作方式，以及如何通過提示引導模型生成所需的輸出。 2. 優化交互： 通過分析用戶輸入和模型回應的數據，優化提示以提高交互的效率和準確性。這可能涉及調整提示的語言、結構或上下文。 3. 測試和評估： 測試設計的提示，以評估其在實際應用中的效果。這包括監測模型的回應質量、準確性和一致性，並據此進行調整。 4. 用戶體驗改善： 密切關注用戶與AI系統的互動，以改善用戶體驗。這可能包括調整提示以提高理解度、親和力或娛樂性。 5. 跨團隊合作： 與數據科學家、產品經理、軟件工程師等其他團隊成員合作，以確保提示策略符合整體產品和業務目標。 6. 持續學習和創新： 由於人工智能領域的快速發展，Prompt Engineer需要不斷學習最新的技術和方法，以保持競爭力。 7. 道德和合規性考量： 確保提示設計遵循道德準則和法律規定，避免生成有偏見或不當的內容。 總的來說，Prompt Engineer在人工智能行業中扮演着至關重要的角色，他們通過精心設計的提示來最大化AI技術的潛力，同時確保用戶體驗的友好性和交互的高效性。這裏能夠設計好的問題是該行業架子功。 其實使用GPT雖然幾乎沒有門檻，但高效使用GPT卻是有門檻的。會設計合適問題纔是絕活關鍵，好在它的確有套路可詢，多讀些相關書吧，有高人指路，可得解心愁。 另外，關於提出好問題之重要性，這裏有五位大科學家名言： 阿爾伯特·愛因斯坦：“提問是創造性思考的核心。” 理查德·費曼：“我寧願有問題無法回答，也不願有答案無法質疑。” 伊薩克·牛頓：“我的成就源於不斷地提問。” 尼爾斯·玻爾：“一個偉大的問題值千答案。” 托馬斯·愛迪生：“提出一個好問題通常比解決一個難題更具創造性。” 這些名言反映出提出好問題在科學探索和知識進步中關鍵作用。相信讀者會更加意識到在chatGPT年代，學習爲不同目的所設計合適提問之重要性。 簡言之，讓GPT真正發揮價值，我們需要全面、正確、有效地向GPT提出需求或問題。 一本值得認真琢磨好書，儘管其不少精彩之處似乎像來自chatGPT ，並且其一些提供問題範例模式無法複製，但是這些都應該不會影響閱讀理解之興趣。😄🤣👍🙏👌！

2023/8/22 《如何高效向GPT提問》作者：仁康磊 　　泛泛的提問，會得到泛泛的答案。本書的核心就是學習向GPT提問的技巧。書中富有應用多場景提問的聚合和模板，不失爲一本提問指南。但是，也僅限於此，全書本身就很GPT，分條陳列的段落句式結構與GPT提問如出一轍，抱着巨大學習熱情的我在看完之後深感失望。 　　第一章主要介紹ChatGPT的應用原理，當然，這部分可以在百科中找到，沒有新鮮觀點。 　　第二章是全書的重點，介紹如何進行高質量提問。提問時注意要明確提問目的、提供足夠 的背景信息、使用清晰且解決具體的詞語、分階段提問以及追問和澄清。哪些問題是GPT擅長的：事實類問題、技術類問題、建議類問題和創意類問題。GPT不擅長回答：過於主觀的問題、涉及隱私或敏感問題、需要經驗才能解決的問題。總結和歸納出提問的6原則： 　　原則1：信息清晰，給出具體背景，明確表達需求；在向GPT提出需求或問題時，要確保表述清晰，易於理解，要儘量提供詳細的信息和具體的要求，避免使用模糊不清的描述，以幫助GPT更準確地理解我們的需求或問題。 原則2：語言簡潔，表述精準，關鍵詞突出；在向GPT提出需求或問題時，要儘量使用簡潔、明瞭的語言。確保需求或問題的表述清晰，避免模糊不清或易引起誤解的措辭。在提出需求或問題時，確保表述中包含正確的關鍵詞，這有助於GPT快速定位需求或問題的核心。 原則3：分階段提出需求或問題 在向GPT提出需求或問題時，可以分階段進行。有時候，將需求或問題分階段提出能幫助GPT更好地理解我們的需求或問題。可以先從概括性的需求或問題開始，然後逐步深入，這樣可以更好地引導GPT生成我們所需要的答案。 原則4：驗證改進，驗證輸出信息是否準確；在向GPT提出需求或問題時，要驗證輸出信息的準確性。儘管前沿的人機互動式技術已經具有相當高的準確性，但在特定領域或問題上，它可能會提供不準確或過時的信息。在應用GPT生成的答案時，我們要對信息進行驗證，以確保其準確性和可靠性。 原則5：不斷反饋，持續溝通獲取更優答案；在向GPT提出需求或問題時，要持續反饋。如果GPT生成的答案不符合我們的要求或存在問題，不要猶豫，我們可以提供具體的反饋並要求GPT修訂答案。這有助於GPT瞭解需求，從而輸出更優質的答案。 原則6：設計結構，巧用上下文信息與GPT互動；在向GPT提出需求或問題時，要利用上下文信息。GPT具有一定的上下文理解能力。在與GPT互動時，我們可以設計一連串的組合問題，逐一向GPT提出，這樣有助於GPT更好地理解我們的需求。 　　在提問過程中，需要對問題的背景劃定邊界，助力GPT更好地理解問題從而得到有針對性的答案。主要的技巧有：1.提供背景和細節信息；2.明確問題的前提和假設；3.說明問題設計的領域和範圍。 　　GPT給出的答案不一定是正確的，得到答案之後需要進行驗證才能考慮是否使用，畢竟GPT作爲人工智能是沒有人的情感和經驗的。第一次提問不一定就得到滿意的答案，可以多次追問，一步步得到想要的答案。如果經覈實答案是違背事實，可以向GPT反饋正確答案或者你的看法。 　　餘下的幾章基本是依據不同場景對GPT的提問，每章有根據主題的提問句式和模板，換湯不換藥。整章都充斥着GPT回答的味道，其實很沒有意思。關於如何高效提問這個問題，或許可以直接向GPT提問，讓他回答，以下是一個示範： Q：我最近看了一本書，名字叫《如何高效對GPT進行提問》。全書主要介紹如何提出高質量的問題以得到滿意的回答。但是對於“如何高效對GPT進行提問”這個問題，我想詢問你的看法。 A：我理解你的問題。雖然我不清楚這本書的具體內容，但我可以爲你提供一些建議，以便更有效地向類似我的語言模型提問。 清晰簡潔的問題：確保你的問題清楚明瞭，避免使用模糊或含糊不清的措辭。將問題限制在一個主題上，避免同時提問多個問題。 具體問題：提出具體的問題，而不是泛泛而談。如果你想了解某個特定主題的信息，可以提供更多上下文和細節，以便獲得更準確的回答。 避免雙關語：儘量避免使用容易產生歧義的雙關語、俚語或隱喻。這有助於確保模型正確理解你的問題意圖。 明確問題類型：如果你的問題是要求解釋、定義、比較等，最好在問題中明確指出。這有助於模型更好地針對你的需求提供回答。 提供上下文：如果問題涉及特定背景或情境，爲模型提供相關的上下文信息，有助於模型更好地理解問題並給出準確回答。 嘗試不同表達：如果你對模型的回答不滿意，可以嘗試用不同的方式重述問題。有時候稍微改變措辭可以導致更詳細或更準確的回答。 利用追問能力：如果模型的回答不夠詳細或不符合你的預期，你可以使用追問來進一步探索細節，例如："你能給我更多關於...的信息嗎？" 單一問題：儘量每次只問一個問題，避免一次性提問過多問題，以確保每個問題都能得到充分的關注。 嘗試多種表達：如果模型的回答不如預期，嘗試用不同的措辭、角度或方式重新提問。有時候微小的變化可以帶來更準確的回答。 最重要的是，要耐心地嘗試不同的方法，根據模型的回答進行調整，以逐漸提高你的提問技巧。與GPT-3.5這樣的語言模型交互，持續的實踐和探索會幫助你越來越熟練地與它互動。

浪費時間的書籍。全篇都是gpt的問答。提出的向gpt提問題的方法也淺嘗即止。 本以爲會讀到一篇prompt深入研究的書籍。沒想到是給大衆科普gpt玩法的書籍。 羅列了gpt的多個作用。都是些淺層的內容。對大衆又有啥幫助呢？

如何用GPT快速構建知識體系？ 要用 GPT 快速搭建自己的知識體系，可以按“目標-框架-填充-迭代”四步推進。 ​​1. 明確目標並限定範圍​​ • 先界定主題和學習深度，例如“我想用 2 周時間掌握 AI 概論並能實踐”。限定主題、輸出長度和時間節點，可讓 GPT 的回答更聚焦。 ​​2. 構建框架——讓 GPT 生成知識圖譜​​ • 一次性把核心概念、層次結構先拉出來： ─ 提煉關鍵詞：請列舉 AI 領域 10 個最關鍵概念並簡要解釋。 ─ 設計結構：請爲主題 AI 設計層次結構（基礎理論-算法-應用-倫理）。 ─ 優化細節：請完善每個節點的描述，加入最新發展。 • 此時得到的是一張“骨架”，後續只需不斷填充。 ​​3. 填充細節——用分階段、循序漸進的提問​​ • 由宏觀到微觀： ─ 先問整體運營/知識全景：“AI 領域的整體發展脈絡是什麼？” ─ 再深入產品/方法：“深度學習框架有哪些主要產品線？它們的市場份額和競爭策略如何？” • 每個知識點可繼續套娃式提問，直到滿足應用需求。 ​​4. 迭代維護——評估、擴展與驗證​​ • 評估有效性：請評估這張知識圖譜在解決“2 周掌握 AI”目標上的缺口。 • 擴展知識點：針對缺口，讓 GPT 補充相關概念、案例或最新論文。 • 關聯與應用：讓 GPT 舉例說明如何用該知識圖譜做決策或寫報告。 • 定期更新：每隔一段時間覆盤，把過時信息替換爲新數據。 ​​效率技巧​​ • 多做“反向提問”：讓 GPT 先考你，檢驗理解盲區。 • 記錄所有提問-回答到筆記工具，隨時追溯。 • 保持獨立判斷：對 GPT 的答案進行交叉驗證，避免機械相信。 按照以上流程，你可以在極短時間裏得到一張覆蓋概念、結構、關聯、案例的完整知識圖譜，並隨着實踐不斷迭代，實現“快速構建、持續進化”的知識體系。 ①和淵《AI時代，學什麼，怎麼學》 爲了使大家的提問能夠更加結構化，我總結了一個高效提問的指令構建模型——LACES模型，如圖3-1所示。 圖3-1 LACES模型 一、L-Limitation：給出限 ②任康磊《如何高效向GPT提問》 4.分階段提問 對於複雜問題，我們可以分階段提問，先從宏觀層面提問，再逐步深入具體細節進行提問。 例如，如果我們想了解一家公司的運營狀況，首先可以問“××公司的整體運營情況如何？”，在獲取了概 ③《這個ChatGPT用法讓我快速學習新領域知識，真的太系統高效了！》 第四步學習過程中，你可以根據大綱的每個知識點進行向ChatGPT提問，這部分有助於你清楚地弄懂每個部分的詳細知識點。在這個過程你可以無限套娃式地根據每個細小知識點進行提問，從而填充你的整個知識框架。 爲什麼'描述背景'能幫助界定問題邊界？ 用戶的問題是關於爲什麼描述背景能夠幫助界定問題邊界，這與用戶當前閱讀的書籍《如何高效向GPT提問》相關。我需要從書籍中搜索相關內容，以便找到答案。 前往全書搜索問題的答案：描述背景 界定問題邊界 通過歷史對話和搜索結果，我已經獲取了足夠的信息來回答用戶的問題。描述背景能夠幫助界定問題邊界的原因在於，它爲GPT提供了明確的上下文信息，使模型能夠更好地理解問題的範圍和需求，從而生成更準確和有針對性的答案。 《如何高效向GPT提問》和本書相關內容都把“描述背景”列爲首要技巧，通過正反示範說明：缺少背景時問題過於寬泛，回答難以落地；添加背景後，問題被限定在具體情境，GPT能據此聚焦關鍵因素並給出可操作的建議。書籍簡介進一步強調，提問質量決定回答質量，凸顯背景信息對提升交互效率的重要性。 在自然語言中，同一個問題放到不同情境裏往往含義截然不同。GPT 雖然強大，但也只能依靠用戶提供的上下文來推斷你想解決的真實痛點。當你主動“描述背景”時，相當於爲問題劃定了一塊明確的活動範圍，帶來三方面的幫助： 1. ​​告訴 GPT “你在什麼場景下遇到問題”​​。例如，同樣是“如何提高團隊效率”，項目經理面對延期的軟件團隊與市場人員想擴大粉絲羣，需求側的重點並不一樣。交代背景後，GPT 能把注意力鎖定在項目進度、任務分配等關鍵環節，而不是泛泛地談激勵或培訓。 2. ​​幫助 GPT “過濾無關信息，聚焦核心矛盾”​​。背景信息把問題限定在特定領域、假設條件或目標下，減少模型需要考慮的外部變量，從而輸出更精準、可操作的建議。 3. ​​降低“提問—回答”之間的溝通成本​​。清晰的背景讓 GPT 一次性理解你的需求，避免它反覆向你追問細節，從而節省時間並提高整體效率。 因此，描述背景不僅是讓 GPT 知道“問題發生在哪裏”，更是在無形中給問題加上了邊界框，使模型能夠在正確的上下文裏工作，輸出高質量、針對性強的答案。 ①任康磊《如何高效向GPT提問》 2.5 描述背景：爲問題劃定邊界的技巧 在向GPT提問時，設定問題的背景和上下文非常重要，因爲這可以爲問題劃定邊界，幫助GPT更好地理解問題，在設定好的框架下回答問題，從而提供準確和有針對性的答案

我認真閱讀了《如何像GPT提問這本書》，對於這本書的主題、內容、結構和風格有了全面的瞭解，並深思熟慮地思考了主題和要點。在此基礎上，我準備了一份書評提綱，整理了書評的結構和內容。下面我將從開篇引言、分析正文和評價總結三個方面進行闡述。 作爲開篇引言，我首先請允許我介紹一下這本書的基本信息。《如何像GPT提問這本書》是一本關於如何有效地向機器學習模型提問以獲得更好回答的指南。作者通過深入研究和實踐，詳細介紹了GPT模型的內部工作原理以及提問技巧，幫助讀者更好地理解如何與GPT進行有效的交互。這本書的出版時間是2023年，由知名出版社出版。我認爲這本書的主題非常重要，因爲隨着人工智能技術的快速發展，人們對於如何正確提問AI模型來獲得滿意的答案越來越感興趣。 在分析正文部分，我想詳細探討一下這本書的內容和觀點。首先，作者詳細介紹了GPT模型是如何通過訓練海量的文本數據來生成高質量的回答的。通過深入剖析GPT模型的工作原理和內部機制，讀者可以更好地理解GPT模型的特點和應用場景。其次，本書還提供了豐富的實際案例和技巧，指導讀者如何針對不同類型的問題提出高質量的詢問。這些案例和技巧既有理論支持，也有實踐經驗，讀者可以根據自己的需求和情境進行靈活運用。最後，本書還探討了一些與使用GPT模型相關的倫理和隱私問題。這方面的內容引起了我的思考，並幫助我更好地理解了GPT技術在社會中的應用和潛在影響。 在評價總結部分，我想強調《如何像GPT提問這本書》的優點和價值。首先，這本書非常全面而實用，不僅僅停留在理論層面，還給出了許多實際的案例和技巧，指導讀者如何與GPT進行高效的交互。其次，這本書深入剖析了GPT模型的工作原理，幫助讀者更好地瞭解和運用GPT模型。最後，本書還引發了我對於使用AI技術所面臨的倫理和隱私問題的思考，促使我更加謹慎地應對人工智能技術的發展。 綜上所述，《如何像GPT提問這本書》是一本非常重要且有價值的書籍，它幫助讀者更好地理解和運用GPT模型，並提供了實用的技巧和方法來與GPT進行交互。我願意給這本書打出9分（滿分10分），並推薦給所有對人工智能技術感興趣的讀者。通過閱讀這本書，讀者將能夠更加有效地使用AI技術，提出高質量的問題，並獲得滿意的回答。

我是翻譯行業從業者，業內經常會聽到這樣的問題：GPT會取代人工翻譯嗎？ 答案肯定是否定的。但是，總有人想混淆視聽，創造輿論，掀起熱潮，藉機開會甚至質疑翻譯是否還有存在的必要，他們想聽你怎麼反駁，怎麼論證自己的觀點。除此之外，這也是在面試中會被問到的問題。 這本書會從GPT的工作原理、應用場景和未來方向來探討這個問題。每個章節都有這三部分組成，結構十分清晰，總的來說是一本非常可靠的GPT工具書（或者叫操作指南）。 爲什麼GPT取代不了人工？花了倆小時看完這本書，我認爲： 1. GPT是個使用門檻很高的工具，本質上類似於搜索引擎，全稱叫做Generative Pre-trained Transformer，也就是生成式預訓練變換模型。顧名思義，其用途和使用難度都要遠大於google之流。“我們要學會向GPT提出明確具體的需求霍文藝，使用正確的指令、有效的問題和合理的關鍵詞，才能讓GPT更好地爲我們服務。”它不是能獨立自主工作的工具，而是一種強大的輔助工具。 2. 書中列舉的所有能用GPT輔助完成的事項，都在最後備註了【注意事項】，拿翻譯舉例：1提供背景和細節信息2誤差，需要人有獨立思考與判斷能力3對特定領域或行業專業術語或基本概念的理解4避免過多網絡口語5保密 第二點也論證了第一點。 書中還提到了很多我想不到的用途，比如協助創作視頻腳本，控制視頻時間節奏，深度學習……所有這些用途都是爲善用者服務的，而不是工具本身帶來的價值。GPT已經這麼強大了，可是真的能用好它的人估計只有2%，所以重要的是人而不是工具，工具再強大，人不會用，也沒用。 書中後記說到：回顧歷史，我們可以發現技術的進步與人類社會的繁榮是相輔相成的。從長遠來看，每一次技術變革，不僅沒有導致人類社會工作崗位總量減少，反而帶來了新的就業崗位增加和經濟增長，我們今天所面臨的人工智能技術變革同樣如此。我們不應感到恐懼，而應把握時代機遇，學會使用並掌握這些強大的人工智能工具。

作爲一名文案策劃，這本書可太實用了，在GPT大火的時候，其實我就用它來寫過活動方案，但是效果不太好。讀了這本書，我才搞清楚原來是因爲我向GPT提問的方法有問題，指示不準確，結果當然不是自己想要的。尤其是第六章對我幫助很大，不同活動場景下的提問模板拿來就可以用，簡直太6了。順便誇一下快遞，下單後第二天就到了，賊快。

這本書的優點是： 提供了多種向gpt提問的方法和技巧，例如明確問題，簡潔清浙、避免歧義、提供上下文、避免重複、適當追問、尊重機器人等 給出了多種向chatgpt提問的模板和示例，例如寫文案、寫小說、寫詩歌，寫代碼、寫論文等 幫助讀者提高了提問的質量和效率，以及對gpt的理解和應用。 這本書的缺點是： 有些內容可能過於理論化或技術化，不夠通俗易懂。 有些內容可能已經過時或不適用於最新的gpt版本或場景。 有些內容可能需要更多的實踐和驗證，而不僅僅是理論推導。 總的來說，這本書是一本值得一讀的書，可以幫助讀者重好地利用gpt的強大功能。如果你對gpt感興趣，你可以試者閱讀這本書。

九章內容，從原理、應用到提問方式再到使用場景，作者給出了手把手式的操作方案，並說明了與GPT互動的6大底層邏輯，是一本讓普通人也能高效運用ChatGPT的實用指南。