什么是ChatGPT
一个大型语言模型，从海量的文本数据中学习语言规则和语义信息，从而能够自动生成自然语言文本。能够自动回答用户提出的问题和进行对话,够为用户提供更加智能、高效、个性化的交互体验。
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出圈亮点
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- 对话式学习：ChatGPT专注于对话应用的学习，能够更好地适应自然语言对话的语境和规则，生成更加自然流畅的对话文本。其利用先前的对话历史和上下文信息，从而更好地理解并回应用户的需求和提问；
- 更大的训练数据集：ChatGPT使用的训练数据集比之前的模型更大，这使得模型能够学习更多的语言规则和语义信息，从而生成更加精准和自然的自然语言文本；
- 更好的多样性和可控性：ChatGPT可以生成更加多样化和可控的自然语言文本，这使得它更加适合于不同的应用场景。
Prompt：对生成模型的提问
在计算机编程和人工智能领域中，prompt通常指的是作为输入的起点的文本。简单来说，它就是一段用于激活人工智能模型的文本，用来引导模型生成相关的自然语言文本。在使用大型语言模型（如GPT系列）时，我们可以通过提供一个prompt来引导模型生成我们想要的自然语言文本，这样能够更加精准和高效地获取我们所需的信息。例如，我们可以在输入框中输入“今天的天气如何？”作为prompt，以获取关于当天天气的自然语言描述。
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💡 Prompt Engineering
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- 指一种针对大型语言模型的技术方法，旨在优化和定制prompt以获取更加精准和有用的输出结果。它是在使用大型语言模型（如GPT系列）时，对输入的prompt进行精心设计和优化的过程；
- 这通常需要大量的实验和调整来确定哪些prompt会引导模型生成我们所需的文本，并且需要考虑诸如语言、情境、目标等方面的因素。一旦找到最佳的prompt，它就可以用于更高效和准确地获取相关的自然语言文本；
- ChatGPT的指令/对话等训练过程，也意味着优秀prompt的重要性。具体可以参考其前身InstructGPT论文，和台大课程深度学习之应用。
什么是优秀的Prompt？
一个好的 Prompt 应该能够有效地帮助模型完成特定的任务，具备以下特点：
- 目标明确：能够清晰地表达出使用场景、任务目标和要求，让模型明确需要输出的文本类型或结构；
- 易于理解： 采用简洁明了的语言，避免过于复杂的语句和结构，避免专业名词，以便让模型更好地理解提示语的含义和上下文；
- 不歧义：避免使用歧义性的语言，以免模型对提示语产生误解或产生歧义；