如何高效向GPT提问

这本书用了55分钟翻完，质量真不咋地，我都怀疑是gpt写的。一共几句话能说明白的事愣是写了一本书，看完有种我写我也行的信心。总结一下就是一句话，问题的质量决定了答案的质量。 1、必须描述清背景情况，包括定义提问者的身份，水平，所处阶段 2、必须问具体，准确的问题，不要问大而泛的问题，关于一些怎么做的问题，应该问具体的步骤 3、可以分阶段问，或者根据回答追问，要求进一步修改回答 4、可以尝试要求gpt提供具体的案例，例子等帮助学习 5、提问中，为了给gpt足够的背景知识，可以喂给他一些资料供学习，比如需要帮忙修改的原始文件，某个招聘的原始要求信息等 6、不要盲目的相信gpt，可能会一本正经胡说八道，必须自己核对一遍。

学习应用chatGPT-2: 正确提问 本书专门针对向GPT模型提问时高效获取信息，确实需要特别注意可归纳以下几点： 1. 明确问题背景和目的： 在提问前，清晰地定义问题的背景和所要达到的目标。这有助于准确引导模型生成相关且有用的信息。 2. 控制问题数量和复杂性： 尽量避免一次性提出过多或过于复杂的问题。将问题分解为多个简单的小问题，可以提高模型对每个问题的理解和答案的准确性。 3. 清晰、简洁的语言表达和逻辑关系： 使用简明的语言和清晰的逻辑。避免模糊不清或逻辑混乱的问题表述，这有助于模型更准确地理解和回答问题。 4. 适当的引导和约束： 在提问时可以加入一些引导性的信息或约束条件，比如上下文信息、先验知识或关键词，以帮助模型更好地理解问题并生成相关内容。 5. 及时的反馈和修正： 根据模型的回答进行反馈和修正，逐步调整提问方式，以提升回答的质量和准确性。 总之，提问时的清晰度、简洁性和逻辑性是关键，同时适当的引导和及时反馈也很重要。这样做可以最大化地利用GPT模型的能力，更高效地获得所需信息。 现在对就是不是计算器专业的人才为ChatGPT工作也有一个专门的行业被称之为 “prompt engineer”。人工智能行业中的Prompt Engineer主要负责设计、优化和实现用于交互式AI系统（如聊天机器人、语言模型等）的提示（Prompt）。他们的主要工作职责包括： 1. 提示设计： 根据特定的应用场景和目标，设计有效的提示。这涉及了解人工智能模型的工作方式，以及如何通过提示引导模型生成所需的输出。 2. 优化交互： 通过分析用户输入和模型回应的数据，优化提示以提高交互的效率和准确性。这可能涉及调整提示的语言、结构或上下文。 3. 测试和评估： 测试设计的提示，以评估其在实际应用中的效果。这包括监测模型的回应质量、准确性和一致性，并据此进行调整。 4. 用户体验改善： 密切关注用户与AI系统的互动，以改善用户体验。这可能包括调整提示以提高理解度、亲和力或娱乐性。 5. 跨团队合作： 与数据科学家、产品经理、软件工程师等其他团队成员合作，以确保提示策略符合整体产品和业务目标。 6. 持续学习和创新： 由于人工智能领域的快速发展，Prompt Engineer需要不断学习最新的技术和方法，以保持竞争力。 7. 道德和合规性考量： 确保提示设计遵循道德准则和法律规定，避免生成有偏见或不当的内容。 总的来说，Prompt Engineer在人工智能行业中扮演着至关重要的角色，他们通过精心设计的提示来最大化AI技术的潜力，同时确保用户体验的友好性和交互的高效性。这里能够设计好的问题是该行业架子功。 其实使用GPT虽然几乎没有门槛，但高效使用GPT却是有门槛的。会设计合适问题才是绝活关键，好在它的确有套路可询，多读些相关书吧，有高人指路，可得解心愁。 另外，关于提出好问题之重要性，这里有五位大科学家名言： 阿尔伯特·爱因斯坦：“提问是创造性思考的核心。” 理查德·费曼：“我宁愿有问题无法回答，也不愿有答案无法质疑。” 伊萨克·牛顿：“我的成就源于不断地提问。” 尼尔斯·玻尔：“一个伟大的问题值千答案。” 托马斯·爱迪生：“提出一个好问题通常比解决一个难题更具创造性。” 这些名言反映出提出好问题在科学探索和知识进步中关键作用。相信读者会更加意识到在chatGPT年代，学习为不同目的所设计合适提问之重要性。 简言之，让GPT真正发挥价值，我们需要全面、正确、有效地向GPT提出需求或问题。 一本值得认真琢磨好书，尽管其不少精彩之处似乎像来自chatGPT ，并且其一些提供问题范例模式无法复制，但是这些都应该不会影响阅读理解之兴趣。😄🤣👍🙏👌！

2023/8/22 《如何高效向GPT提问》作者：仁康磊 　　泛泛的提问，会得到泛泛的答案。本书的核心就是学习向GPT提问的技巧。书中富有应用多场景提问的聚合和模板，不失为一本提问指南。但是，也仅限于此，全书本身就很GPT，分条陈列的段落句式结构与GPT提问如出一辙，抱着巨大学习热情的我在看完之后深感失望。 　　第一章主要介绍ChatGPT的应用原理，当然，这部分可以在百科中找到，没有新鲜观点。 　　第二章是全书的重点，介绍如何进行高质量提问。提问时注意要明确提问目的、提供足够 的背景信息、使用清晰且解决具体的词语、分阶段提问以及追问和澄清。哪些问题是GPT擅长的：事实类问题、技术类问题、建议类问题和创意类问题。GPT不擅长回答：过于主观的问题、涉及隐私或敏感问题、需要经验才能解决的问题。总结和归纳出提问的6原则： 　　原则1：信息清晰，给出具体背景，明确表达需求；在向GPT提出需求或问题时，要确保表述清晰，易于理解，要尽量提供详细的信息和具体的要求，避免使用模糊不清的描述，以帮助GPT更准确地理解我们的需求或问题。 原则2：语言简洁，表述精准，关键词突出；在向GPT提出需求或问题时，要尽量使用简洁、明了的语言。确保需求或问题的表述清晰，避免模糊不清或易引起误解的措辞。在提出需求或问题时，确保表述中包含正确的关键词，这有助于GPT快速定位需求或问题的核心。 原则3：分阶段提出需求或问题 在向GPT提出需求或问题时，可以分阶段进行。有时候，将需求或问题分阶段提出能帮助GPT更好地理解我们的需求或问题。可以先从概括性的需求或问题开始，然后逐步深入，这样可以更好地引导GPT生成我们所需要的答案。 原则4：验证改进，验证输出信息是否准确；在向GPT提出需求或问题时，要验证输出信息的准确性。尽管前沿的人机互动式技术已经具有相当高的准确性，但在特定领域或问题上，它可能会提供不准确或过时的信息。在应用GPT生成的答案时，我们要对信息进行验证，以确保其准确性和可靠性。 原则5：不断反馈，持续沟通获取更优答案；在向GPT提出需求或问题时，要持续反馈。如果GPT生成的答案不符合我们的要求或存在问题，不要犹豫，我们可以提供具体的反馈并要求GPT修订答案。这有助于GPT了解需求，从而输出更优质的答案。 原则6：设计结构，巧用上下文信息与GPT互动；在向GPT提出需求或问题时，要利用上下文信息。GPT具有一定的上下文理解能力。在与GPT互动时，我们可以设计一连串的组合问题，逐一向GPT提出，这样有助于GPT更好地理解我们的需求。 　　在提问过程中，需要对问题的背景划定边界，助力GPT更好地理解问题从而得到有针对性的答案。主要的技巧有：1.提供背景和细节信息；2.明确问题的前提和假设；3.说明问题设计的领域和范围。 　　GPT给出的答案不一定是正确的，得到答案之后需要进行验证才能考虑是否使用，毕竟GPT作为人工智能是没有人的情感和经验的。第一次提问不一定就得到满意的答案，可以多次追问，一步步得到想要的答案。如果经核实答案是违背事实，可以向GPT反馈正确答案或者你的看法。 　　余下的几章基本是依据不同场景对GPT的提问，每章有根据主题的提问句式和模板，换汤不换药。整章都充斥着GPT回答的味道，其实很没有意思。关于如何高效提问这个问题，或许可以直接向GPT提问，让他回答，以下是一个示范： Q：我最近看了一本书，名字叫《如何高效对GPT进行提问》。全书主要介绍如何提出高质量的问题以得到满意的回答。但是对于“如何高效对GPT进行提问”这个问题，我想询问你的看法。 A：我理解你的问题。虽然我不清楚这本书的具体内容，但我可以为你提供一些建议，以便更有效地向类似我的语言模型提问。 清晰简洁的问题：确保你的问题清楚明了，避免使用模糊或含糊不清的措辞。将问题限制在一个主题上，避免同时提问多个问题。 具体问题：提出具体的问题，而不是泛泛而谈。如果你想了解某个特定主题的信息，可以提供更多上下文和细节，以便获得更准确的回答。 避免双关语：尽量避免使用容易产生歧义的双关语、俚语或隐喻。这有助于确保模型正确理解你的问题意图。 明确问题类型：如果你的问题是要求解释、定义、比较等，最好在问题中明确指出。这有助于模型更好地针对你的需求提供回答。 提供上下文：如果问题涉及特定背景或情境，为模型提供相关的上下文信息，有助于模型更好地理解问题并给出准确回答。 尝试不同表达：如果你对模型的回答不满意，可以尝试用不同的方式重述问题。有时候稍微改变措辞可以导致更详细或更准确的回答。 利用追问能力：如果模型的回答不够详细或不符合你的预期，你可以使用追问来进一步探索细节，例如："你能给我更多关于...的信息吗？" 单一问题：尽量每次只问一个问题，避免一次性提问过多问题，以确保每个问题都能得到充分的关注。 尝试多种表达：如果模型的回答不如预期，尝试用不同的措辞、角度或方式重新提问。有时候微小的变化可以带来更准确的回答。 最重要的是，要耐心地尝试不同的方法，根据模型的回答进行调整，以逐渐提高你的提问技巧。与GPT-3.5这样的语言模型交互，持续的实践和探索会帮助你越来越熟练地与它互动。

浪费时间的书籍。全篇都是gpt的问答。提出的向gpt提问题的方法也浅尝即止。 本以为会读到一篇prompt深入研究的书籍。没想到是给大众科普gpt玩法的书籍。 罗列了gpt的多个作用。都是些浅层的内容。对大众又有啥帮助呢？

如何用GPT快速构建知识体系？ 要用 GPT 快速搭建自己的知识体系，可以按“目标-框架-填充-迭代”四步推进。 ​​1. 明确目标并限定范围​​ • 先界定主题和学习深度，例如“我想用 2 周时间掌握 AI 概论并能实践”。限定主题、输出长度和时间节点，可让 GPT 的回答更聚焦。 ​​2. 构建框架——让 GPT 生成知识图谱​​ • 一次性把核心概念、层次结构先拉出来： ─ 提炼关键词：请列举 AI 领域 10 个最关键概念并简要解释。 ─ 设计结构：请为主题 AI 设计层次结构（基础理论-算法-应用-伦理）。 ─ 优化细节：请完善每个节点的描述，加入最新发展。 • 此时得到的是一张“骨架”，后续只需不断填充。 ​​3. 填充细节——用分阶段、循序渐进的提问​​ • 由宏观到微观： ─ 先问整体运营/知识全景：“AI 领域的整体发展脉络是什么？” ─ 再深入产品/方法：“深度学习框架有哪些主要产品线？它们的市场份额和竞争策略如何？” • 每个知识点可继续套娃式提问，直到满足应用需求。 ​​4. 迭代维护——评估、扩展与验证​​ • 评估有效性：请评估这张知识图谱在解决“2 周掌握 AI”目标上的缺口。 • 扩展知识点：针对缺口，让 GPT 补充相关概念、案例或最新论文。 • 关联与应用：让 GPT 举例说明如何用该知识图谱做决策或写报告。 • 定期更新：每隔一段时间复盘，把过时信息替换为新数据。 ​​效率技巧​​ • 多做“反向提问”：让 GPT 先考你，检验理解盲区。 • 记录所有提问-回答到笔记工具，随时追溯。 • 保持独立判断：对 GPT 的答案进行交叉验证，避免机械相信。 按照以上流程，你可以在极短时间里得到一张覆盖概念、结构、关联、案例的完整知识图谱，并随着实践不断迭代，实现“快速构建、持续进化”的知识体系。 ①和渊《AI时代，学什么，怎么学》 为了使大家的提问能够更加结构化，我总结了一个高效提问的指令构建模型——LACES模型，如图3-1所示。 图3-1 LACES模型 一、L-Limitation：给出限 ②任康磊《如何高效向GPT提问》 4.分阶段提问 对于复杂问题，我们可以分阶段提问，先从宏观层面提问，再逐步深入具体细节进行提问。 例如，如果我们想了解一家公司的运营状况，首先可以问“××公司的整体运营情况如何？”，在获取了概 ③《这个ChatGPT用法让我快速学习新领域知识，真的太系统高效了！》 第四步学习过程中，你可以根据大纲的每个知识点进行向ChatGPT提问，这部分有助于你清楚地弄懂每个部分的详细知识点。在这个过程你可以无限套娃式地根据每个细小知识点进行提问，从而填充你的整个知识框架。 为什么'描述背景'能帮助界定问题边界？ 用户的问题是关于为什么描述背景能够帮助界定问题边界，这与用户当前阅读的书籍《如何高效向GPT提问》相关。我需要从书籍中搜索相关内容，以便找到答案。 前往全书搜索问题的答案：描述背景 界定问题边界 通过历史对话和搜索结果，我已经获取了足够的信息来回答用户的问题。描述背景能够帮助界定问题边界的原因在于，它为GPT提供了明确的上下文信息，使模型能够更好地理解问题的范围和需求，从而生成更准确和有针对性的答案。 《如何高效向GPT提问》和本书相关内容都把“描述背景”列为首要技巧，通过正反示范说明：缺少背景时问题过于宽泛，回答难以落地；添加背景后，问题被限定在具体情境，GPT能据此聚焦关键因素并给出可操作的建议。书籍简介进一步强调，提问质量决定回答质量，凸显背景信息对提升交互效率的重要性。 在自然语言中，同一个问题放到不同情境里往往含义截然不同。GPT 虽然强大，但也只能依靠用户提供的上下文来推断你想解决的真实痛点。当你主动“描述背景”时，相当于为问题划定了一块明确的活动范围，带来三方面的帮助： 1. ​​告诉 GPT “你在什么场景下遇到问题”​​。例如，同样是“如何提高团队效率”，项目经理面对延期的软件团队与市场人员想扩大粉丝群，需求侧的重点并不一样。交代背景后，GPT 能把注意力锁定在项目进度、任务分配等关键环节，而不是泛泛地谈激励或培训。 2. ​​帮助 GPT “过滤无关信息，聚焦核心矛盾”​​。背景信息把问题限定在特定领域、假设条件或目标下，减少模型需要考虑的外部变量，从而输出更精准、可操作的建议。 3. ​​降低“提问—回答”之间的沟通成本​​。清晰的背景让 GPT 一次性理解你的需求，避免它反复向你追问细节，从而节省时间并提高整体效率。 因此，描述背景不仅是让 GPT 知道“问题发生在哪里”，更是在无形中给问题加上了边界框，使模型能够在正确的上下文里工作，输出高质量、针对性强的答案。 ①任康磊《如何高效向GPT提问》 2.5 描述背景：为问题划定边界的技巧 在向GPT提问时，设定问题的背景和上下文非常重要，因为这可以为问题划定边界，帮助GPT更好地理解问题，在设定好的框架下回答问题，从而提供准确和有针对性的答案

我认真阅读了《如何像GPT提问这本书》，对于这本书的主题、内容、结构和风格有了全面的了解，并深思熟虑地思考了主题和要点。在此基础上，我准备了一份书评提纲，整理了书评的结构和内容。下面我将从开篇引言、分析正文和评价总结三个方面进行阐述。 作为开篇引言，我首先请允许我介绍一下这本书的基本信息。《如何像GPT提问这本书》是一本关于如何有效地向机器学习模型提问以获得更好回答的指南。作者通过深入研究和实践，详细介绍了GPT模型的内部工作原理以及提问技巧，帮助读者更好地理解如何与GPT进行有效的交互。这本书的出版时间是2023年，由知名出版社出版。我认为这本书的主题非常重要，因为随着人工智能技术的快速发展，人们对于如何正确提问AI模型来获得满意的答案越来越感兴趣。 在分析正文部分，我想详细探讨一下这本书的内容和观点。首先，作者详细介绍了GPT模型是如何通过训练海量的文本数据来生成高质量的回答的。通过深入剖析GPT模型的工作原理和内部机制，读者可以更好地理解GPT模型的特点和应用场景。其次，本书还提供了丰富的实际案例和技巧，指导读者如何针对不同类型的问题提出高质量的询问。这些案例和技巧既有理论支持，也有实践经验，读者可以根据自己的需求和情境进行灵活运用。最后，本书还探讨了一些与使用GPT模型相关的伦理和隐私问题。这方面的内容引起了我的思考，并帮助我更好地理解了GPT技术在社会中的应用和潜在影响。 在评价总结部分，我想强调《如何像GPT提问这本书》的优点和价值。首先，这本书非常全面而实用，不仅仅停留在理论层面，还给出了许多实际的案例和技巧，指导读者如何与GPT进行高效的交互。其次，这本书深入剖析了GPT模型的工作原理，帮助读者更好地了解和运用GPT模型。最后，本书还引发了我对于使用AI技术所面临的伦理和隐私问题的思考，促使我更加谨慎地应对人工智能技术的发展。 综上所述，《如何像GPT提问这本书》是一本非常重要且有价值的书籍，它帮助读者更好地理解和运用GPT模型，并提供了实用的技巧和方法来与GPT进行交互。我愿意给这本书打出9分（满分10分），并推荐给所有对人工智能技术感兴趣的读者。通过阅读这本书，读者将能够更加有效地使用AI技术，提出高质量的问题，并获得满意的回答。

我是翻译行业从业者，业内经常会听到这样的问题：GPT会取代人工翻译吗？ 答案肯定是否定的。但是，总有人想混淆视听，创造舆论，掀起热潮，借机开会甚至质疑翻译是否还有存在的必要，他们想听你怎么反驳，怎么论证自己的观点。除此之外，这也是在面试中会被问到的问题。 这本书会从GPT的工作原理、应用场景和未来方向来探讨这个问题。每个章节都有这三部分组成，结构十分清晰，总的来说是一本非常可靠的GPT工具书（或者叫操作指南）。 为什么GPT取代不了人工？花了俩小时看完这本书，我认为： 1. GPT是个使用门槛很高的工具，本质上类似于搜索引擎，全称叫做Generative Pre-trained Transformer，也就是生成式预训练变换模型。顾名思义，其用途和使用难度都要远大于google之流。“我们要学会向GPT提出明确具体的需求霍文艺，使用正确的指令、有效的问题和合理的关键词，才能让GPT更好地为我们服务。”它不是能独立自主工作的工具，而是一种强大的辅助工具。 2. 书中列举的所有能用GPT辅助完成的事项，都在最后备注了【注意事项】，拿翻译举例：1提供背景和细节信息2误差，需要人有独立思考与判断能力3对特定领域或行业专业术语或基本概念的理解4避免过多网络口语5保密 第二点也论证了第一点。 书中还提到了很多我想不到的用途，比如协助创作视频脚本，控制视频时间节奏，深度学习……所有这些用途都是为善用者服务的，而不是工具本身带来的价值。GPT已经这么强大了，可是真的能用好它的人估计只有2%，所以重要的是人而不是工具，工具再强大，人不会用，也没用。 书中后记说到：回顾历史，我们可以发现技术的进步与人类社会的繁荣是相辅相成的。从长远来看，每一次技术变革，不仅没有导致人类社会工作岗位总量减少，反而带来了新的就业岗位增加和经济增长，我们今天所面临的人工智能技术变革同样如此。我们不应感到恐惧，而应把握时代机遇，学会使用并掌握这些强大的人工智能工具。

作为一名文案策划，这本书可太实用了，在GPT大火的时候，其实我就用它来写过活动方案，但是效果不太好。读了这本书，我才搞清楚原来是因为我向GPT提问的方法有问题，指示不准确，结果当然不是自己想要的。尤其是第六章对我帮助很大，不同活动场景下的提问模板拿来就可以用，简直太6了。顺便夸一下快递，下单后第二天就到了，贼快。

这本书的优点是： 提供了多种向gpt提问的方法和技巧，例如明确问题，简洁清浙、避免歧义、提供上下文、避免重复、适当追问、尊重机器人等 给出了多种向chatgpt提问的模板和示例，例如写文案、写小说、写诗歌，写代码、写论文等 帮助读者提高了提问的质量和效率，以及对gpt的理解和应用。 这本书的缺点是： 有些内容可能过于理论化或技术化，不够通俗易懂。 有些内容可能已经过时或不适用于最新的gpt版本或场景。 有些内容可能需要更多的实践和验证，而不仅仅是理论推导。 总的来说，这本书是一本值得一读的书，可以帮助读者重好地利用gpt的强大功能。如果你对gpt感兴趣，你可以试者阅读这本书。

九章内容，从原理、应用到提问方式再到使用场景，作者给出了手把手式的操作方案，并说明了与GPT互动的6大底层逻辑，是一本让普通人也能高效运用ChatGPT的实用指南。