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ChatGPT的终极指南概要

news 文章来源：https://blog.csdn.net/2401_85375151/article/details/143004264 2025/5/15 15:08:15

ChatGPT的终极指南概要

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Prompt Format（提示格式）

是一种用于指导ChatGPT生成特定类型回答的模板。它通常包括以下几个部分：

角色（Role）：定义AI模型在Prompt中所扮演的角色，例如专家、顾问、教师等。
任务（Task）：明确指定AI模型需要完成的具体任务，如回答问题、提供建议或生成特定类型的文本。
要求（Requirement）：描述任务完成的具体要求和限制，例如字数限制、风格要求等。
提示（Cue）：提供额外的背景信息或上下文，帮助AI更好地理解和执行任务。

一个结构化的Prompt示例可能是：

Assume the persona of [Expert Persona], [verb] [Format&Length] [objective]. The output should include relevant [data]. The writing style is [Tone of Voice]. Tailored towards [Audience]

[Expert Persona]: 角色，比如“经济学家”、“营养师”等。
[verb]: 动作，即这个专家要执行的任务，比如“解释”、“列出”、“比较”等。
[Format&Length]: 格式和长度，比如“500字的文章”、“10条列表”等。
[objective]: 目标，即任务的具体目标或要回答的问题。
[data]: 数据，即输出中应包含的信息。
[Tone of Voice]: 语气，比如“正式”、“幽默”、“友好”等。
[Audience]: 受众，即内容面向的读者或听众。

使用这样的格式可以帮助用户获得更准确、更相关的回答。通过明确这些参数，ChatGPT能够更精确地理解用户的需求，并生成符合预期的输出。

Terminology（术语）:

Input: 用户给ChatGPT的文本或命令。
Output: ChatGPT给用户的回应。
AI Models: 使用不同训练方法的AI平台。
Prompts: 给ChatGPT的问题或输入类型。
LLM: 大型语言模型（AI Learning ChatGPT）。
Prompt Engineering: 调整提示以引导ChatGPT的生成。
Generative AI: 创造新内容或数据的AI。
OpenAI: 开发和维护ChatGPT的组织。
Training: 用数据训练ChatGPT以改进其回应。

Prompting Techniques（提示技巧）

是一系列用于优化ChatGPT输出的方法。以下是每一项技巧的详细描述：

Open-Ended（开放式提示）：开放式提示不限制回答的范围或结构，允许AI自由发挥，生成更多样化的内容。例如，你可以问：“你能告诉我关于宇宙的奥秘吗？”
Instruction（指令式提示）：指令式提示提供明确的指示，要求AI按照特定的步骤或格式回答。例如：“请列出五种减少塑料污染的方法。”
Multiple Choice（多项选择提示）：多项选择提示提供几个选项，并要求AI选择其中一个或几个进行回答。例如：“在以下选项中，哪一个是造成全球变暖的主要原因？A) 火山活动 B) 汽车尾气 C) 太阳能量输出增加”
Fill-in-the-Blank（填空提示）：填空提示提供一段不完整的文本，并要求AI填补空白部分。例如：“技术创新为______带来了巨大的机遇。”
Binary（二元选择提示）：二元选择提示要求AI在两个选项之间做出选择或比较。例如：“你认为是先有鸡还是先有蛋？”
Direction（方向性提示）：方向性提示要求AI按照特定的方向或角度来回答问题。例如：“从经济学的角度解释为什么最低工资的提高可能会造成失业。”
Role-Playing（角色扮演提示）：角色扮演提示要求AI扮演一个特定的角色或身份来回答问题。例如：“假设你是一位医生，你会如何向病人解释糖尿病的风险因素？”
Interactive（互动式提示）：互动式提示鼓励AI与用户进行对话或交互，以模拟真实场景。例如：“我想计划一次度假，请推荐一些适合家庭的目的地。”
Dialogue（对话式提示）：对话式提示要求AI参与到一个虚构的对话中，生成对话内容。例如：“生成一段关于气候变化的辩论，正方认为是人类活动造成的，反方认为是自然现象。”

Writing Styles（写作风格）

是指在与ChatGPT等AI对话时，可以指导其采用的不同类型的文本表达方式。以下是每一项写作风格的详细描述：

Explanation（解释性写作）：解释性写作风格旨在清晰、详细地阐述某个主题或概念。它通常用于教育或指导，目的是让读者能够理解复杂的概念。例如：“解释什么是光合作用。”
Opinion（观点性写作）：观点性写作风格表达个人的看法、判断或情感。这种风格主观性强，通常包含个人评论或论证。例如：“你对加密货币的未来发展有什么看法？”
Formal（正式写作）：正式写作风格适用于官方文件、学术研究和专业环境。它使用正式的语言、结构和术语。例如：“请撰写一份关于气候变化对经济影响的正式报告。”
Personal（个人化写作）：个人化写作风格反映作者的个性和情感，通常用于博客、个人故事和日记。它更加非正式和亲切。例如：“给我讲一个关于你个人旅行经历的故事。”
Professional（专业写作）：专业写作风格用于展示专业知识和经验，通常在行业分析、专业建议或技术文档中使用。它注重准确性和权威性。例如：“为我们的产品写一份专业的市场分析报告。”
Academic（学术写作）：学术写作风格用于研究论文、学术文章和学术论文，强调客观性、引用和证据。它遵循严格的格式和引用规则。例如：“撰写一篇关于人工智能伦理问题的学术论文。”
Descriptive（描述性写作）：描述性写作风格通过详细的描绘来创建图像或场景，通常用于文学、旅游写作和产品描述。它使用感官语言来吸引读者。例如：“描述一个宁静的夏日午后在海边的场景。”
Persuasive（说服性写作）：说服性写作风格旨在影响读者的观点或行为，通常用于广告、演讲和社论。它使用逻辑论证和情感诉求来达到目的。例如：“写一篇说服人们减少塑料使用的社论。”
Inspirational（启发性写作）：启发性写作风格旨在激励和鼓舞读者，通常包含励志故事、名言或个人成长经验。它旨在激发读者的内在动力。例如：“分享一个启发你克服困难的个人经历。”
Analytical（分析性写作）：分析性写作风格涉及对信息的批判性思考和评估，通常用于评论、分析报告和研究。它注重逻辑推理和证据支持。例如：“分析当前经济形势对股市的影响。”

Jailbreaks（越狱技巧）

是指绕过ChatGPT等AI模型内置的安全限制，使其能够生成在正常情况下被禁止的内容。以下是每一项越狱技巧的详细描述：

Jailbreakchat：这是一种越狱ChatGPT的方法，通过特定的提示或命令让模型生成它本不应该生成的内容。
Roleplay Jailbreaks：通过角色扮演的方式进行越狱，例如让用户和模型进行一个虚构对话，在对话中让模型扮演一个特定的角色，从而绕过一些限制。
Engineering Mode：类似于将ChatGPT置于一个工程模式下，可能允许访问和调整一些通常不公开的设置或功能。
A Dream within a Dream：可能是一种通过多层次梦境模拟来绕过模型限制的方法，例如通过故事中嵌套故事的方式来探索或生成某些内容。
An LVM within an LLM：在大型语言模型（LLM）中嵌入一个逻辑向量机器（LVM），可能是一种技术手段，用于增强模型的功能或绕过限制。
Neural Network Translator：利用神经网络作为翻译器来进行越狱，可能涉及到将请求转换为模型能够接受的形式，从而生成原本受限的内容。
Token System：代币系统可能是指通过模拟或修改模型的内部代币系统来绕过限制，代币在模型中通常用于表示和处理语言单元。
Sudo Mode：类似于在计算机中使用sudo命令获得超级用户权限，Sudo模式可能是一种让用户获得更高权限的越狱技巧。
Neural Network Translator：这可能是指模拟一个神经网络翻译器，通过它来转换和生成内容，从而绕过模型的某些限制。
Token System：可能是指通过操作模型内部的代币系统来进行越狱，代币是模型用来处理和生成文本的基本单位。

请注意，这些越狱技巧可能会违反模型的使用政策和服务条款，可能会导致不安全或不适当的内容生成，因此在使用时应格外小心，并考虑到潜在的道德和法律风险。此外，随着模型的更新和安全措施的加强，这些技巧可能会随时失效。

Avoiding Plagiarism（避免抄袭）

包含了一系列工具和方法，用于帮助用户确保他们的内容是原创的，并没有侵犯他人的版权。以下是每一项工具和方法的详细介绍：

Methods of Detection（检测方法）：
- 抄袭检测通常包括人工检测和自动化检测。人工检测依赖于专家的经验和判断，而自动化检测则使用计算机程序对文本进行分析和比对，以识别重复或相似的内容。
OpenAI Text Classifier（OpenAI文本分类器）：
- 这是一个工具，可能用于识别文本数据的来源，帮助区分机器生成的文本和人类写作的文本。
GPTZero（GPTZero检测工具）：
- GPTZero 是一个专门用来检测机器生成文本的工具，尤其是那些由类似ChatGPT这样的大型语言模型生成的内容。
The Watermark Method（水印方法）：
- 水印方法可能指的是在文本中嵌入独特的标记或代码，以便追踪和识别内容的来源。
GPTMinus1：
- GPTMinus1 可能是一个检测工具，用于识别和处理抄袭内容，尽管具体细节不明确。
DetectGPT：
- DetectGPT 是一个检测工具，专门用来识别由GPT（生成式预训练转换器）模型生成的文本。
The Raven：
- The Raven 可能是一个抄袭检测工具或服务，用于扫描文档中的抄袭行为。
How to Trick Detection（如何欺骗检测）：
- 这可能包含一系列技巧，教导用户如何在不违反道德和法律的前提下，通过改写和引用来避免被检测工具识别为抄袭。
Quillbot Paraphraser（Quillbot改写器）：
- Quillbot 是一个在线改写和摘要工具，可以帮助用户用自己的话重述内容，以避免抄袭。
TrickMeNotAI：
- TrickMeNotAI 可能是一个检测工具，用于识别和防范AI生成的抄袭内容。
Adjusting writing style（调整写作风格）：
- 调整写作风格是一种避免抄袭的方法，通过改变语言、句式和表达方式来确保内容的原创性。
Switching up tone（改变语调）：
- 改变语调涉及到调整文本的情绪和正式程度，这可以帮助确保内容的原创性。
Rewriting parts（重写部分内容）：
- 重写部分内容意味着对原文的某些部分进行改写，以确保不会直接复制他人的话。
Paraphrasing（改写）：
- 改写是用自己的话重述原文内容的过程，这是避免抄袭的一种常见方法。

使用这些工具和方法，用户可以确保他们的内容是原创的，并且在使用他人的想法或文本时给予适当的认可。记住，抄袭不仅损害了原作者的权益，也破坏了个人的学术和职业信誉。

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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
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4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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