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chatgpt将带来新的岗位：提示工程师的工作内容

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<p style="margin-bottom: 16px; text-wrap: wrap; box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; margin-top: 0px !important;">更多专业学习ChatGPT的知识，<a href="https://www.maxiaoke.com/chatgpt/index/index.html" target="_self" style="color: rgb(79, 129, 189);">点此查看： ChatGTP专题合辑</a><p style="margin-bottom: 16px; text-wrap: wrap; box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; margin-top: 0px !important;">提示工程是指为ChatGPT等语言模型设计和制作有效提示的过程。它包括制定清晰的指令或查询，以引导模型的行为并引出准确和期望的响应。提示工程是使用语言模型的一个关键方面，因为它有助于塑造模型的输出，并确保它们提供有意义和相关的信息。 <p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;"><img src="https://www.maxiaoke.com/uploads/images/20230812/79e571ac215fd7f7e2eb5d3c0f0470c7.png" alt=""/><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">提示工程的目标是为模型提供必要的内容和约束，以生成与用户意图一致的响应。通过仔细构建提示，开发人员和用户可以提高模型输出的质量和相关性。提示工程涉及考虑诸如所需的输出格式、要包含或排除的特定信息、所需的风格或语气以及任何其他约束或要求等因素。<h3 style="box-sizing: border-box; margin-top: 1.75em; margin-bottom: 16px; font-weight: 300; line-height: 1.43; font-size: 1.5em; font-family: Raleway, 微軟正黑體, "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.5px; position: relative; color: rgb(51, 51, 51); text-wrap: wrap;"><a class="reference-link" style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 202, 187); background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; transition: all 0.3s linear 0s; outline: none !important;"></a>提示类型</h3><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">在使用ChatGPT或类似的语言模型时，您可以使用各种类型的提示来引导模型的响应。以下是一些常见的提示技术类型：<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">指令提示 这些提示为模型提供了关于期望行为或响应的明确指令。您可以指定响应的格式、样式或语调，或者要求模型在生成答案之前逐步思考。指令提示有助于明确期望并相应地指导模型的输出。<blockquote style="box-sizing: border-box; margin: 0px 0px 16px; border-left: 4px solid rgb(238, 238, 238); font-size: 14px; padding: 0px 15px 0px 20px; color: rgb(102, 102, 102); font-style: italic; font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; text-wrap: wrap;">示例：“请详细解释解决这个数学问题的过程。”</blockquote><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">苏格拉底式提问 苏格拉底式提问旨在通过提出引导性问题或提供提示来引导模型的思考。这促使模型对问题进行推理，并得出深思熟虑的回应。当您希望模型展示理解或批判性思维时，苏格拉底式提问特别有用。<blockquote style="box-sizing: border-box; margin: 0px 0px 16px; border-left: 4px solid rgb(238, 238, 238); font-size: 14px; padding: 0px 15px 0px 20px; color: rgb(102, 102, 102); font-style: italic; font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; text-wrap: wrap;">示例：“使用可再生能源的优点和缺点是什么？”</blockquote><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">启发式提示 启发式提示包括提供与期望输出一致的特定示例响应。通过展示你希望的风格或语调，你可以引导模型生成类似的响应。启发有助于塑造模型的行为，并鼓励它生成与提供的示例一致的输出。<blockquote style="box-sizing: border-box; margin: 0px 0px 16px; border-left: 4px solid rgb(238, 238, 238); font-size: 14px; padding: 0px 15px 0px 20px; color: rgb(102, 102, 102); font-style: italic; font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; text-wrap: wrap;">示例：“以下是我正在寻找的一些响应：‘那太好了！’或‘我完全同意你的看法。’”</blockquote><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">混合提示 混合提示涉及将多种类型的提示组合在一起，以提供全面的指导框架。通过将指令性提示、上下文提示和其他类型的提示结合在一起，您可以为模型的响应提供丰富的上下文和精确的指令。<blockquote style="box-sizing: border-box; margin: 0px 0px 16px; border-left: 4px solid rgb(238, 238, 238); font-size: 14px; padding: 0px 15px 0px 20px; color: rgb(102, 102, 102); font-style: italic; font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; text-wrap: wrap;">示例：“根据我们之前的对话（上下文提示），请解释使用可再生能源的优点和缺点（指令性提示）。此外，考虑提供支持您观点的示例（苏格拉底式提问）。”</blockquote><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">基于示例的提示 基于示例的提示包括提供具体的示例或输入样本以及期望的输出，以引导模型的行为。通过向模型展示您期望的具体示例，帮助它学习模式并生成与这些示例一致的响应。<blockquote style="box-sizing: border-box; margin: 0px 0px 16px; border-left: 4px solid rgb(238, 238, 238); font-size: 14px; padding: 0px 15px 0px 20px; color: rgb(102, 102, 102); font-style: italic; font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; text-wrap: wrap;">示例：“以下是我正在寻找的响应类型的示例：当被问及你最喜欢的书时，提到‘杀死一只知更鸟’并解释为什么它引起了你共鸣。”</blockquote><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">每种类型提示的有效性可能因具体用例和上下文而异。至关重要的是尝试不同类型的提示并进行迭代，以找到从模型获取准确和期望输出的最有效方法。<h3 style="box-sizing: border-box; margin-top: 1.75em; margin-bottom: 16px; font-weight: 300; line-height: 1.43; font-size: 1.5em; font-family: Raleway, 微軟正黑體, "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.5px; position: relative; color: rgb(51, 51, 51); text-wrap: wrap;"><a class="reference-link" style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 202, 187); background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; transition: all 0.3s linear 0s; outline: none !important;"></a>成为提示工程师的路线图</h3><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">成为提示工程师是一个漫长的旅程，但这是你必须开始的地方。以下是你必须开始的步骤，是成为提示工程师的必修基本步骤。让我们探索开始提示工程的步骤。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">了解NLP的基础知识 掌握自然语言处理（NLP）的基础知识至关重要。NLP是人工智能的一个子领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。让自己熟悉分词、词性标注、实体识别和句法解析等基本概念。了解NLP技术如何使机器理解和处理人类语言，为像ChatGPT这样的会话AI系统铺平道路。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">学习Python Python是处理NLP和AI任务的常用编程语言。掌握Python将使您能够高效地使用ChatGPT。从学习Python的基础知识开始，包括变量、数据类型、控制流和函数。将知识扩展到文件处理、模块和软件包等高级主题。TensorFlow和PyTorch等Python库对于使用ChatGPT至关重要，因此请确保探索这些库并理解其功能。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">探索NLP库和框架 深入了解提供强大语言数据处理工具和功能的流行NLP库和框架。一些广泛使用的库包括自然语言工具包（NLTK）、spacy和Transformers。NLTK为NLP任务提供全面的库和数据集。spacy提供带有预训练模型的快速高效NLP处理。Transformers是由Hugging Face开发的强大库，提供对最先进的转换器模型的访问，如ChatGPT。尝试使用这些库和框架进行文本预处理、情感分析、文本分类和语言生成方面的实践经验。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">理解ChatGPT和Transformer模型 为了熟练掌握高效使用ChatGPT的技能，了解Transformer模型的底层架构和功能至关重要。Transformer模型（如ChatGPT所使用的模型）已经彻底改变了NLP任务。深入了解自注意力机制、编码器-解码器结构以及位置编码。了解Transformer模型如何生成连贯且与上下文相关的响应。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">尝试使用预训练的ChatGPT模型 ChatGPT的优势之一在于它预先在大量文本数据上进行过训练。从尝试使用预训练的ChatGPT模型（如GPT-2或GPT-3）开始。这些模型可以根据提供的提示生成类似人类的文本。尝试使用不同的提示并观察生成的响应。这种亲身体验将帮助您了解ChatGPT的能力和局限性。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">针对自定义应用微调ChatGPT 微调使您能够针对特定用例和任务定制像ChatGPT这样的预训练模型。学习如何使用自己的数据集微调ChatGPT。了解转移学习、数据预处理和超参数调整等技术。微调使您能够优化模型的性能，并适应您的特定需求。探索不同的技术，如领域适应、上下文处理和响应生成，以微调ChatGPT，以改善会话AI应用程序的性能。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">了解人工智能的伦理考虑和偏见 作为一名使用ChatGPT的提示工程师，了解与人工智能模型相关的伦理考虑和潜在偏见至关重要。了解负责任的人工智能开发的重要性以及训练数据和模型输出中的偏见的影响。了解减少偏见并确保公平、无偏见的人工智能系统的指导方针和最佳实践。持续评估和监控ChatGPT的行为，以发现并解决任何伦理问题。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">及时了解最新研究和进展 自然语言处理和人工智能领域正在迅速发展，定期涌现出新的研究论文和进展。通过关注信誉良好的来源、参加会议以及与自然语言处理和人工智能社区互动，及时了解最新发展。随时了解与ChatGPT相关的最新技术、模型和研究突破。不断扩展你的知识和技能，以保持在动态发展的前沿。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">参与开源项目 积极参与与自然语言处理和人工智能相关的开源项目是提高技能、为社区做出贡献的宝贵途径。与其他开发人员、研究人员和实践者合作，共同开展类似的项目。为旨在改善ChatGPT或增强其功能的开源库、框架或研究计划做出贡献。这种协作方式将为你提供实践经验、接触不同观点的机会，促进专业成长。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">在实际项目中应用你的技能 为了巩固你作为提示工程师的专业技能，请将你的技能和知识应用到实际项目中。寻求机会参与NLP和会话AI应用程序的工作，无论是作为团队的一部分还是承担个人项目。将ChatGPT应用于解决实际问题，满足特定用例。建立成功的项目组合不仅向潜在雇主展示你的能力，而且可以加深你对ChatGPT的理解和掌握。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">当前需求和工资-提示工程师 随着各行各业组织越来越依赖软件系统来简化运营并提升用户体验，对提示工程师的需求正在稳步增长。根据行业报告，全球软件开发市场到2027年将达到1.5万亿美元，这为熟练的提示工程师创造了巨大的需求。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">就工资而言，提示工程师因其专业知识而得到良好的报酬。美国提示工程师的平均年薪约为98，000美元，经验丰富的专业人员的年薪超过120，000美元。这些数字表明了提示工程领域的利润丰厚，使其成为有抱负的科技人士的诱人职业道路。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">招聘提示工程师的公司 许多公司都在积极寻找提示工程师加入他们的团队。以下是一些目前正在招聘提示工程师的知名公司：<ul style="box-sizing: border-box; margin-bottom: 16px; padding: 0px 0px 0px 2em; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;" class=" list-paddingleft-2"><li>谷歌</li><li>微软</li><li>亚马逊</li><li>Meta</li><li>苹果</li><li>Adobe</li><li>IBM</li></ul><h3 style="box-sizing: border-box; margin-top: 1.75em; margin-bottom: 16px; font-weight: 300; line-height: 1.43; font-size: 1.5em; font-family: Raleway, 微軟正黑體, "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.5px; position: relative; color: rgb(51, 51, 51); text-wrap: wrap;"><a class="reference-link" style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 202, 187); background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; transition: all 0.3s linear 0s; outline: none !important;"></a>小结</h3><p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap;">要成为使用ChatGPT高效工作的熟练提示工程师，需要明确的路线图和持续学习。理解ChatGPT的架构并实验预训练模型将增强您对其能力的了解。按照这个路线图，您将获得NLP、Python编程和必要的库和框架的坚实基础。<p style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Microsoft YaHei", Helvetica, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Monaco, monospace, Tahoma, STXihei, 华文细黑, STHeiti, "Helvetica Neue", "Droid Sans", "wenquanyi micro hei", FreeSans, Arimo, Arial, SimSun, 宋体, Heiti, 黑体, sans-serif; font-size: 14px; text-wrap: wrap; margin-bottom: 0px !important;">针对自定义应用程序微调ChatGPT，并注意道德考虑因素，将使您成为一名负责任的提示工程师。与最新研究保持同步，与社区合作，并将您的技能应用于现实世界项目，将使您在有效使用ChatGPT方面表现出色。

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在2023年，借助ChatGPT构建一个待办事项（TO-DO）应用非常简单。在本文中，我们将使用ChatGPT制作一个待办事项应用。待办事项应用通常用于跟踪我们的日常目标和日常工作。我们可以根据需求组织我们的任务。待办事项应用可以用于日程安排。在任何时候，我们都可以从待办事项应用中创建、编辑、查看和删除我们的任务。 让我们看一个可以用于如何使用ChatGPT构建TODO应用的基本提示： > 我希望你编写一个使用HTML、CSS和JavaScript的待办事项清单Web应用的代码。它应该包含基本功能，如创建、编辑、查看和删除任务。还请尽可能地为页面添加样式。 现在，您只需复制ChatGPT生成的代码，并将其粘贴到您的代码编辑器中的HTML文件中。以下是由ChatGPT生成的代码： ### HTML ```<!DOCTYPE html><html><head><title>TO DO List</title><style>    body {    font-family: Arial, sans-serif;    background-color: #f2f2f2;    }       .container {    max-width: 400px;    margin: 0 auto;    padding: 20px;    background-color: #fff;    box-shadow: 0 0 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);    }       .header {    text-align: center;    margin-bottom: 20px;    }       .task-input {    width: 100%;    padding: 10px;    margin-bottom: 10px;    border: 1px solid #ccc;    border-radius: 4px;    }       .task-list {    list-style-type: none;    padding: 0;    }       .task-list li {    display: flex;    align-items: center;    justify-content: space-between;    padding: 10px;    background-color: #f2f2f2;    border-radius: 4px;    margin-bottom: 5px;    }       .task-list li .task {    flex-grow: 1;    }       .task-list li .edit-btn,    .task-list li .delete-btn {    background-color: #4286f4;    color: #fff;    border: none;    padding: 5px 10px;    border-radius: 4px;    cursor: pointer;    }       .task-list li .edit-btn {    margin-right: 5px;    }</style></head><body><div class="container">    <div class="header">    <h1>TO DO List</h1>    </div>       <input id="task-input" class="task-input" type="text" placeholder="Enter a task">    <button id="add-btn">Add Task</button>    <ul id="task-list" class="task-list"></ul></div> <script>    // Get elements    const taskInput = document.getElementById('task-input');    const addBtn = document.getElementById('add-btn');    const taskList = document.getElementById('task-list');     // Add task function    function addTask() {    const task = taskInput.value;    if (task.trim() === '') return;     const li = document.createElement('li');    li.innerHTML = `        class="task">${task}        <button class="edit-btn">Edit</button>        <button class="delete-btn">Delete</button>    `;     taskList.appendChild(li);    taskInput.value = '';    }     // Edit task function    function editTask(e) {    const taskSpan = e.target.previousElementSibling;    const newTask = prompt('Edit task:', taskSpan.innerText);     if (newTask && newTask.trim() !== '') {        taskSpan.innerText = newTask;    }    }     // Delete task function    function deleteTask(e) {    if (e.target.classList.contains('delete-btn')) {        e.target.parentElement.remove();    }    }     // Event listeners    addBtn.addEventListener('click', addTask);     taskList.addEventListener('click', function (e) {    if (e.target.classList.contains('edit-btn')) {        editTask(e);    } else if (e.target.classList.contains('delete-btn')) {        deleteTask(e);    }    });</script></body></html>``` 以下是上述HTML文件生成的输出。现在，基于您的创意，您可以要求ChatGPT生成代码，或通过指导ChatGPT修改现有代码。

编码难题轻松解决方案：聪明利用Chat-GPT赋能，助您应对编码挑战如虎添翼！

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现在已经是2023年，AI模型正在蓬勃发展，即使是简单的任务也在使用。那么为什么不将其用于解决编码问题呢？其中一个受欢迎的模型就是Chat-GPT。Chat-GPT对于想要解决与编码相关问题的学生来说，可以是一个有价值的资源。它可以快速回答关于语法、算法和数据结构的简单问题，这可以节省学生的时间，帮助他们更好地理解编程概念。Chat-GPT还可以通过建议潜在解决方案、提供示例或以清晰简洁的方式解释编码概念来帮助学生解决更复杂的编码问题。 通过使用Chat-GPT，学生可以按照自己的学习节奏和适合自己学习风格的方式学习。他们可以提出问题并立即得到答案，而无需等待教师或导师的可用性。 ### 如何高效地使用Chat-GPT来解决编码问题？在解决问题方面，Chat-GPT表现出色。学生可以向Chat-GPT提问与编码和编程相关的特定问题，它可以提供逐步指导，告诉如何解决编码问题。此外，Chat-GPT还可以提供编码技巧、窍门和最佳实践，帮助学生提高他们的编码技能和知识水平。凭借其广泛的知识库和快速处理和分析数据的能力，Chat-GPT对于寻求编码帮助的学生来说是宝贵的资源。 我们都知道Chat-GPT的能力。解决编码和数据结构相关问题是Chat GPT的主要能力之一。Chat GPT的这种能力对全球各地的编码人员和调试人员非常有帮助，因为Chat GPT帮助解决编码问题。 对于初次接触文本型AI模型（如Chat-GPT），可能会有些棘手。为了帮助您，我们编制了一份在使用Chat-GPT解决编码问题时应注意的要点列表： 1. 具体问题在提问编码问题时，尽量具体。提供关于您试图实现什么、您已经编写了哪些代码、您收到了什么错误消息以及您迄今为止尝试了什么的详细信息。您越具体，Chat-GPT的响应将会更有帮助。 2. 使用正确的关键词在提问问题时，请使用适当的编码术语。这将有助于Chat-GPT更好地理解您的问题并提供更准确的回答。 3. 将问题拆分为较小的部分如果您在解决一个较大的编码问题时遇到困难，请尝试将其分解为较小的部分。这可以使问题更容易解决，也可以帮助Chat-GPT更好地理解您试图实现的目标。 4. 提供示例提供您的代码示例或您期望的输出可以帮助Chat-GPT更好地理解您的问题并提供更准确的回答。 5. 检查Chat-GPT的回复一旦Chat-GPT回复了您的问题，请仔细阅读回复并确保您理解。如果您不理解回复，尝试重新表达您的问题或提供更多细节。 6. 实验和改进使用Chat-GPT的回复来尝试不同的解决方案来解决您的编码问题。尝试不同的代码片段或方法，看看哪个效果最好。 ### 如何正确构造查询以从Chat-GPT获得预期答案？观察到，如果没有提供清晰的问题陈述和解决问题所需的所有其他数据集，Chat-GPT可能会给出错误的答案作为输出。 在Chat-GPT中搜索问题陈述应该有一个计划： 定义问题：确保您理解问题要求您做什么。必要时将问题分解为较小的部分。计划解决方案：一旦您理解了问题，开始编码之前计划一个解决方案。考虑可以用于解决问题的数据结构和算法。编写代码：将计划实施到代码中。使用您熟悉的编程语言。测试您的代码：使用不同的输入测试您的代码，并确保它产生正确的输出。完善解决方案：如果您的代码不正确，请完善解决方案并重试。 ### 如何使用Chat-GPT解决不同类型的编码问题？1. 数据结构和算法（DSA）相关问题假设我们想让Chat GPT解决汉诺塔问题，我们将按照以下步骤进行： **步骤1：提供清晰明确的问题陈述，以便AI更容易理解问题，这里不应有任何混淆的余地。** 示例：汉诺塔是一个数学难题，我们有三根杆（A、B和C）和N个圆盘。最初，所有的圆盘都按直径递减的顺序堆叠，即最小的圆盘放在顶部，它们位于杆A上。难题的目标是将整个堆栈移到另一根杆（这里假设为C），遵循以下简单规则： 每次只能移动一个圆盘。每次移动包括从一个堆栈中取出上面的圆盘，并将其放在另一个堆栈的顶部，即只有在一个堆栈的最上面的圆盘才能移动。不允许在较小的圆盘上方放置圆盘。 **步骤2：提供输入/输出示例以及输出解释：** 输入：2输出：将圆盘1从A移动到B将圆盘2从A移动到C将圆盘1从B移动到C **步骤3：陈述所需的结果。要求Chat-GPT以您想要的格式提供结果。** 示例：使用递归解决这个问题，提供其解释、算法步骤、C++代码实现和复杂性分析。 **步骤4：现在，Chat-GPT将生成所需的答案**。 生成的内容： Chat-GPT 4 因此，这就是我们如何使用Chat-GPT来解决问题陈述，正如我们所看到的： - 我们得到了问题陈述的解释- 然后，是解决问题的算法步骤- C++实现- 复杂性分析 ### 2. 使用Chat-GPT解决算法的复杂性分析假设我们想让Chat-GPT计算任何算法的复杂性，我们将按照以下步骤进行： 步骤1：提供清晰明确的问题陈述，以便AI更容易理解问题，这里不应有任何混淆的余地。 示例： 提供下面代码的复杂性分析，包括时间复杂性和辅助堆栈空间。 给定的代码是使用递归解决斐波那契问题。 ```#include <bits/stdc++.h>using namespace std; int fib(int n) {    if (n == 0)    return 0;    if (n == 1 || n == 2)    return 1;    else    return (fib(n - 1) + fib(n - 2));} int main(){    int n = 5;    cout << "Fibonacci series of 5 numbers is: ";    for (int i = 0; i < n; i++)    {    cout << fib(i) << " ";    }    return 0;}``` 步骤2：获取结果： 预期答案： 时间复杂度：O(2^n),辅助空间：O(n)生成的答案：给定的代码使用递归计算斐波那契数列的前n个数。 fib() 函数的时间复杂度可以通过递归树计算得出。树中的每个节点表示对 fib() 函数的递归调用。在树的每一层中，节点数是前一层节点数的两倍。因此，树的高度为n。每个节点的工作时间是恒定的，即O(1)。因此，fib() 函数的时间复杂度为O(2^n)。main() 函数在 for 循环中对 fib() 函数进行n次调用。由于 fib() 函数的时间复杂度为O(2^n)，所以 main() 函数的时间复杂度为O(n * 2^n)。程序的空间复杂度为O(n)，因为在任何时间点，调用堆栈中可能存在的最大函数调用数为n。 ### 3. 使用Chat-GPT将算法/代码转换/翻译为其他语言假设我们想让Chat-GPT更改代码的编程语言，我们将按照以下步骤进行： 步骤1：提供清晰明确的问题陈述，以便AI更容易理解问题，这里不应有任何混淆的余地。 如果我们想要更改代码的编程语言，我们可以简单地命令Chat-GPT进行必要的转换。 示例：将下面的代码转换为Java。 ```#include <bits/stdc++.h>using namespace std; int fib(int n){    if (n == 0)    return 0;    if (n == 1 || n == 2)    return 1;    else    return (fib(n - 1) + fib(n - 2));} int main(){    int n = 5;    cout << "Fibonacci series of 5 numbers is: ";    for (int i = 0; i < n; i++)    {    cout << fib(i) << " ";    }    return 0;}``` 步骤2：获取结果： 下面是生成的代码：```import java.util.*; public class Fibonacci {     public static int fib(int n) {    if (n == 0)    return 0;    if (n == 1 || n == 2)    return 1;    else    return (fib(n - 1) + fib(n - 2));    }     public static void main(String[] args) {    int n = 5;    System.out.print("Fibonacci series of 5 numbers is: ");    for (int i = 0; i < n; i++) {    System.out.print(fib(i) + " ");    }    }}``` 输出结果：```Fibonacci series of 5 numbers is: 0 1 1 2 3 ```

掌握ChatGPT API的精髓：Python中应用技巧揭秘，让您的应用更智能更高效！

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### 如何在Python中使用ChatGPT API？ 在这里，我们将看到使用Python使用ChatGPT API所需的所有步骤。使用ChatGPT API，我们可以使用Python代码使用ChatGPT的功能，这意味着我们不需要去ChatGPT的网站上提问。 步骤1：在OpenAI上创建一个帐户并登录。 步骤2：登录后，点击右上角的“个人”，然后点击“查看API密钥”，如下图所示。 步骤3：按照步骤2的操作，打开了一个API密钥页面，我们可以看到“创建新的秘密密钥”的按钮，点击它会生成一个秘密密钥，将该密钥复制并保存在记事本或其他任何地方，因为在接下来的步骤中需要使用。 步骤4：现在，打开任何代码编辑器或在线笔记本，如Google Colab或Jupyter Notebook。在这里，我们正在使用Google Colab笔记本，并使用以下命令在Python中安装Open Ai库。 ```!pip install -q openai``` 如果您使用其他代码编辑器，您可以通过在终端或命令提示符中执行以下命令在Python中安装openai库。 ```bashpip install openai``` 步骤5：导入openai库，并将在步骤3中生成的密钥存储在一个变量中，如下所示。 ```import openai openai.my_api_key = 'YOUR_API_KEY'``` 步骤6：为ChatGPT API设置上下文，用于使用JSON文件告诉API应该执行什么操作。在这里，我们已将角色定义为系统，因为我们为用户创建了这个ChatGPT系统，并定义了内容。 ```messages = [ {"role": "system", "content": "You are a intelligent assistant."} ]``` 步骤7：以下是其余的代码部分： 我们使用无限循环，这样我们可以不断地与ChatGPT API进行交互，而无需一次又一次地执行代码。在第二行，我们从用户那里获取输入，并将其存储在一个变量“message”中。 只有当用户输入任何问题时，我们才会进入if条件，并创建一个JSON文件，并将其附加到我们在第6步中创建的JSON文件中，之后使用openai.ChatCompletion.create()生成聊天。 将答案存储在变量“reply”中，并使用print()函数打印该答案。 ```while True: message = input("User : ") if message: messages.append( {"role": "user", "content": message}, ) chat = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages ) reply = chat.choices[0].message.content print(f"ChatGPT: {reply}") messages.append({"role": "assistant", "content": reply})``` 完整代码：```import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'messages = [ {"role": "system", "content": "You are a intelligent assistant."} ]while True: message = input("User : ") if message: messages.append( {"role": "user", "content": message}, ) chat = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages ) reply = chat.choices[0].message.content print(f"ChatGPT: {reply}") messages.append({"role": "assistant", "content": reply})```

ChatGPT的利器解析：10个开发者必备GPT-4应用窍门，助您打造智能应用新风潮！

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ChatGPT如今已经变得非常受欢迎。开发人员或者任何学习者，每个人都依赖于ChatGPT来获取信息。它已经成为了日常习惯，用于各种目的——生成电子邮件、帖子、文章或任何类型的信息。技术日新月异，因此ChatGPT-4的问世拥有更多功能并且是付费版本。 ChatGPT-4帮助我们以创意的方式构建令人惊叹的东西。它可以帮助开发人员快速高效地构建Web应用程序。如果你是这样的开发人员，想要了解一些最佳的使用方法，那么就继续阅读吧。在本文中，我们将讨论开发人员可以使用ChatGPT-4的10种最佳方法。 ### 什么是ChatGPT-4？ 由OpenAI创建的ChatGPT-4是一个新的语言模型，它可以生成文本。GPT，即Generative Pre-trained Transformer，是一种使用人工神经网络的深度学习技术。它是ChatGPT-3.5的先进技术。虽然ChatGPT-4可以处理文本和图像输入，但只有文本功能可供ChatGPT Plus订阅者使用。ChatGPT-4最好的特点是可以使用文本和图像作为输入提示，并生成输出。 开发人员可以使用ChatGPT-4的10种最佳方法### 1. 生成代码开发人员可以使用ChatGPT的最佳方法是生成代码。为了构建任何Web应用程序，开发人员需要编写代码，现在可以通过使用ChatGPT在几分钟内完成。如今，ChatGPT 4在开发人员中获得了很大的流行度，开发人员每天都在使用它，使得他们的工作更加高效和轻松。 ChatGPT对于开发人员来说是一个强大的工具，因为它通过其自然语言处理技能理解和解释开发人员的需求，并提供代码片段。各个经验水平的开发人员都可以使用ChatGPT-4，以便他们可以专注于项目的关键方面。因此，ChatGPT-4可以帮助开发人员轻松高效地构建应用程序。 ### 2. 3D设计开发人员可以使用ChatGPT-4的另一种最佳方式是进行3D设计。使用ChatGPT-4，3D建模和游戏设计变得更加优秀。开发人员可以将提示转化为3D图像，从而提高生产力并更快地创建模型。 ChatGPT-4可以与Unity编辑器（广泛使用的3D建模和游戏设计软件）集成，使用文本提示可以转化为3D图像。ChatGPT-4在这方面的进步改变了游戏设计师的方式，从而提高了生产力并加快了建模过程。 ### 3. 创建小游戏开发人员可以使用ChatGPT-4的另一种最佳方式是创建小游戏。使用ChatGPT-4，可以使用HTML和JavaScript创建像Snake和Pong这样的小游戏。开发人员构建这些小游戏，并以出色的编码技能更新其作品集，从而增加了他们被大公司录用的机会。创建小游戏是使用ChatGPT-4的最佳方式，因为它可以帮助开发人员提供代码基础并快速创建小游戏。 ### 4. 数据分析数据是任何组织中最关键的部分，每天都在大量生成。为了维护、存储和分析数据，ChatGPT-4发挥了重要作用。开发人员使用ChatGPT-4进行数据分析。它可以帮助您分析各种类型的数据，无论是文本、表格还是图形数据。它理解每种形式的数据并快速进行分析，从而减少所需的时间并高效完成工作。 ### 5. 编写测试用例ChatGPT帮助开发人员以各种可能的方式编写测试用例。它可以识别代码背后的逻辑和结构，然后相应地生成输出。它理解测试用例的目的，并创建测试输入和预期结果。它还可以帮助您生成简短、易于理解的测试用例描述。 ### 6. 代码调试ChatGPT-4可以被开发人员用于代码调试的另一种最佳方式。从构建Web应用程序到调试它，ChatGPT-4发挥着至关重要的作用。开发人员只需点击几下，就可以在几分钟内构建和调试整个应用程序。ChatGPT是一个出色的AI助手，可以快速解决错误，成为新手开发人员的理想导师。它可以识别错误并调试代码，帮助开发人员构建高效的应用程序。 ### 7. 交易数据有许多应用程序可以分析交易数据，但是ChatGPT-4具有分析复杂情境中的数据并提供解决方案的能力。它为开发人员提供了一种经济高效的替代方案。它可以分析ATM卡交易，还可以以JSON格式提供商户信息。 ### 8. 用户界面设计ChatGPT-4还帮助开发人员理解用户界面的视觉表示，包括模型和线框图，并生成构建功能性Web或应用程序界面所需的代码。它可以提高开发过程并增强设计师和开发人员之间的合作。一个名为Galileo AI的工具可以通过简单的文本描述创建UI设计，这些设计在Figma中也可以进行编辑。 ### 9. 将草图转化为网站ChatGPT-4已经发展到可以通过绘制特定网站的UI来创建网站的程度。ChatGPT-4能够处理文本和图像内容。在演示中，它将一个手绘的草图转化为完全功能的网站。它还帮助开发人员通过绘制草图来开发具有完整功能的Web应用程序。 ### 10. 发现安全漏洞安全性是最重要的因素，每个人都很重视。开发人员在构建应用程序时会注意安全漏洞。但黑客总能找到他们的方法。在这种情况下，ChatGPT通过提供最简便且最佳的方法，并进行一些质量保证，帮助您。 ChatGPT为您提供了一个出色的方法来识别漏洞并进行质量保证。在许多正在运行的实际应用程序中，ChatGPT帮助识别威胁，并保护应用程序免受损害。

ChatGPT专家解密：20个必备机器学习Prompt，助您轻松掌握AI核心技术

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机器学习近年来取得了显著的进展，其中一个引人注目的应用是ChatGPT，这是由OpenAI开发的先进语言模型。ChatGPT能够进行自然语言对话，使其成为各种应用的多功能工具。在本文中，我们将探讨用于机器学习的前20个ChatGPT提示。 ChatGPT机器学习提示在这里，我们将最佳的ChatGPT机器学习提示分为20个不同的类别，如下所示： ### 代码解释ChatGPT是一个宝贵的工具，可以提供有关代码片段和算法的详细解释，这对于机器学习开发人员非常有益。开发人员的成功在很大程度上取决于对算法工作原理和用法的深入理解，这可以通过仔细阅读像这样的解释性材料来获得。借助ChatGPT，各种机器学习方法，包括算法，都可以更轻松地理解。 示例提示：解释机器学习中的交叉验证概念。解释监督学习和无监督学习算法之间的区别。详细说明梯度下降在训练机器学习模型时的作用。 ### 代码生成从预先建立的模式或表示中生成源代码的行为称为代码生成。ChatGPT的实施有助于减少重复任务，减少手动编码的需求，从而提高开发过程的效率。通过利用此功能，开发人员可以在减少编码工作量的同时节省宝贵的时间。 示例提示：生成使用scikit-learn创建线性回归模型的代码。生成使用自然语言处理技术（例如分词和词干提取）对文本数据进行预处理的代码。 ### 代码审查代码审查是机器学习开发过程中的重要部分。即使在独自工作时，确保机器学习代码的质量，正确性和效率也至关重要。ChatGPT可以通过提供见解，识别潜在问题并提出改进建议来协助进行代码审查。 示例提示：审查机器学习算法实现，并就潜在改进或优化提供反馈。审查线性回归模型的代码，并提出提升性能的方法。 ### 代码重构机器学习中的代码重构涉及对现有代码库进行重组和优化，而不改变其行为。关键方面包括模块化，清晰的变量和函数名称，消除代码重复，以及使用优化的库和函数。 示例提示：重构机器学习脚本，使其更具模块化和可重用性。简化使用流行的机器学习库加载和预处理数据的代码。 ### 代码补全在机器学习中，ChatGPT的代码补全功能使开发人员能够更高效准确地编写代码。通过利用此功能，开发人员可以节省时间和精力，快速生成代码片段，完成函数调用，并根据上下文建议适当的语法。它有助于提高生产率，并遵循机器学习开发中的最佳编码实践。 示例提示：为常见的机器学习任务提供代码片段，例如特征缩放，独热编码或模型评估。帮助完成计算机器学习分类器准确率的函数的实现。 ### 代码转换ChatGPT可以成为将机器学习代码从一种编程语言转换为另一种的有用工具。这种能力使开发人员能够使用他们喜欢的语言工作，并将机器学习算法无缝集成到现有代码库中。通过使用ChatGPT，开发人员可以轻松地在不同语言之间翻译代码片段，库和框架，促进跨平台兼容性，并增强在机器学习生态系统中使用不同语言的开发人员之间的协作。 示例提示：将在TensorFlow中实现的机器学习模型转换为PyTorch。将用Python编写的机器学习脚本转换为Jupyter Notebook格式。 ### 错误检测检测并解决代码中的错误对于构建机器学习模型及其应用的成功至关重要，作为开发人员，确保您创建的机器学习系统既可靠又具有高质量是至关重要的。 示例提示：帮助识别并调试导致意外行为或不正确预测的机器学习代码中的错误。识别可能影响机器学习模型性能的数据预处理步骤的潜在问题。 ### 文档编写在机器学习项目的背景下，现代文档的重要性不容忽视，因为它有助于团队成员之间的协作。ChatGPT具有生成涵盖与机器学习倡议相关的许多不同方面的文档的能力，这可以极大地改进项目团队内的沟通。 提示：提供有效记录机器学习项目的指导，包括记录模型架构，训练过程和依赖项。解释如何为机器学习API或包编写清晰简明的文档。 ### Git和GitHubGit和GitHub是管理机器学习项目、跟踪更改并促进团队合作的有价值的工具。在机器学习的背景下，ChatGPT可以帮助您理解和利用git和GitHub的版本控制。 提示：指导使用Git和GitHub进行机器学习项目版本控制的最佳实践。帮助理解与机器学习开发相关的常见Git命令和工作流程。 ### 测试与测试用例ChatGPT可以成为生成测试用例、测试文档，并协助处理机器学习项目中某些测试方面的有用工具。虽然机器学习中的测试方法可能与传统软件测试不同，但ChatGPT仍然可以有助于增强测试过程。 提示：讨论使用适当的测试数据集评估机器学习模型的策略。提供机器学习代码的单元测试或集成测试示例。 ### 学习最新的框架成为一名优秀的机器学习从业者意味着要拥抱持续学习，并跟上该领域的最新进展。了解新的框架、技术和技术对于机器学习开发人员至关重要。ChatGPT可以通过提供解释、代码示例、识别代码中潜在问题等方式，帮助您学习新的机器学习框架。 提示：提供流行的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn）的概述，并讨论它们的主要特性和用途。帮助入门并学习特定机器学习框架的基础知识。 ### 超参数调整为了实现最佳性能，机器学习模型需要仔细调整其超参数。如果您需要根据对机器学习原理的理解来调整超参数，ChatGPT可以提供指导和有价值的见解。 提示：讨论在机器学习中进行超参数调整的重要性，并提供寻找最佳超参数的策略。帮助选择适当的范围和值，用于机器学习模型的超参数。 ### 模型部署模型部署是机器学习项目中的关键步骤，因为它涉及使经过训练的模型可供现实世界使用并运行。ChatGPT可以协助您在模型部署的各个方面提供指导和见解，基于其对机器学习和部署实践的了解。 提示：解释在生产环境中部署机器学习模型的不同方法。讨论在将机器学习模型部署为RESTful API时的注意事项和最佳实践。 ### 数据增强为了扩大和丰富数据集，数据增强是机器学习中一种常用的方法，它涉及使用一系列的改变或调整来呈现信息。当涉及到改进项目中的数据增强技术的理解时，ChatGPT的全面解释和实际演示是不二选择。 提示：描述在机器学习中用于增加训练数据集大小和多样性的常见数据增强技术。提供应用于图像或文本数据的数据增强的代码示例。 ### 模型可解释性可解释性在机器学习中至关重要，因为它使我们能够深入了解模型如何进行预测和决策，尽管ChatGPT的主要功能并不是针对模型可解释性，但它仍然可以支持用户理解和分析相关方法。 提示：讨论在机器学习中模型可解释性的重要性，以及解释复杂模型（如特征重要性或部分依赖图）的方法。解释如何使用LIME或SHAP等技术来解释机器学习模型的预测。 ### 迁移学习在机器学习领域，有一种被称为迁移学习的明确定义的技术，允许模型使用从一个任务或数据集中获得的知识来提高其在不同但相关的任务和数据集上的性能。尽管其主要功能并不是专门围绕迁移学习，但ChatGPT可以帮助用户了解如何实施这一技术。 提示：解释迁移学习的概念，以及如何应用它来加速机器学习模型的开发。提供利用预训练模型并对其进行微调以完成特定任务的代码示例。 ### 面试准备一名成功的机器学习面试者必须具备适当的技术知识，结合出色的问题解决能力和自信心，尽管由于其自身的限制无法进行面试，但ChatGPT仍然有助于通过提供见解和实践机会来协助开发人员做好准备。 提示：分享关于常见机器学习面试问题以及如何应对的见解。协助准备技术性的机器学习面试，包括讨论算法、数据预处理和模型评估。使用ChatGPT进行面试准备的示例图像使用ChatGPT进行面试准备 ### 简历和求职信撰写一份写得很好的简历和求职信对于在求职过程中有效展示您的机器学习技能和经验至关重要。虽然ChatGPT不能直接为您撰写简历或求职信，但它可以提供指导和见解，帮助您创建引人注目且有影响力的申请材料。 提示：提供在简历或求职信中突显机器学习技能和经验的技巧和建议。提供机器学习岗位的有影响力的项目点或成就的示例。 ### 网站内容为网站提供引人入胜的内容对于任何网站都至关重要，包括专注于机器学习的网站。ChatGPT可以协助开发人员生成针对机器学习的特定内容，有效地传达信息并吸引用户的兴趣。 提示：帮助生成针对机器学习主题的网站的信息性和引人入胜的内容，例如教程、文章或案例研究。提供关于如何将机器学习概念有效呈现给非技术受众的见解。 ### 正则表达式借助ChatGPT的帮助，可以生成和学习复杂的正则表达式。正则表达式（Regex）是用于在文本数据中进行模式匹配的强大工具，它们也可以应用于机器学习的上下文中。 提示：解释如何构建正则表达式以从文本数据中提取特定模式或信息。协助设计用于任务（如电子邮件验证或文本模式匹配）的正则表达式，在机器学习应用中也可以应用这些任务。

ChatGPT的黄金建议：15项Web开发必备技巧，让你事半功倍驾驭开发高峰！

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在2023年，Web开发正在迅速发展，作为Web开发人员，学习永无止境。在ChatGPT的帮助下，开发人员可以探索和学习与Web开发相关的广泛主题。ChatGPT可以帮助开发人员更高效、更快速、更准确地编写代码。它可以节省您的时间和精力，使您的工作更加轻松。但是，ChatGPT也有一些限制，因为它不能取代我们在任何领域的知识和专业技能。 ![](/uploads/images/20230812/be8896f988c5cef6af7d725d7651e64f.png) 此外，需要注意的是，ChatGPT的培训数据只延伸到2021年，这意味着它不了解最新的趋势。如果您仔细使用，ChatGPT可以成为您学习和开发过程中的有用工具。以下是一些适用于Web开发人员的ChatGPT提示： - 代码解释- 代码生成- 代码审查- 代码重构- 代码补全- 代码转换- 错误检测- 文档- Git和GitHub- 测试和测试用例- 面试准备- 学习最新的框架- 简历和求职信- 网站内容- 正则表达式 ### 解释代码我们可以使用ChatGPT来解释我们的代码片段。它可以提供算法、代码片段或任何与编程相关的概念的详细解释，这将有助于Web开发人员了解这些算法的工作原理以及如何在代码中使用它们。 提示示例： - 解释面向对象编程的概念，并说明在Web开发中使用代码解释它的优势。 - 解释JavaScript中异步编程的概念，并提供带有代码片段的示例。 - 描述将第三方API集成到React应用程序的过程，并解释涉及的代码。 ### 代码生成 当我们能够从预定义的模板或表示中生成源代码时，这个过程就称为代码生成。通过ChatGPT的帮助，可以减少重复的任务、开发过程和手动编码工作。有了这个功能，Web开发人员可以节省编写手动代码的时间和精力。 提示示例： - 生成代码片段，该代码片段可以针对给定的数据模型自动创建具有基本CRUD（创建、读取、更新、删除）操作API端点。 - 编写一个React组件，该组件应该显示一个表单，其中包含名称、电子邮件和消息的输入字段。提交表单后，该组件应该使用HTTP请求将数据发送到服务器。 - 实现一个SQL查询，从名为products的数据库表中检索给定类别的产品的最低价格。 ### 代码Review Web开发必须包括代码审查部分，但是当一个Web开发人员独自工作时，可能会很难在代码中发现任何潜在问题。借助ChatGPT，我们可以识别代码库中的任何安全问题，或者使其在生产级别上更加优化和安全。代码审查提高了代码的最佳实践、可维护性和质量的一致性。 提示： - 请查看以下JavaScript代码，并提出改进建议。- 同时请说明代码中是否存在任何安全漏洞。 ![](/uploads/images/20230812/e65f7a53b92f68ca66de798a382595ce.png) ### 代码重构 代码重构是指在不改变代码行为的情况下，对现有代码进行重新结构化，以提高其可读性和效率的过程。ChatGPT可以通过对给定代码进行修改来重构代码，从而节省时间和精力。 提示示例：- 重构提供的JavaScript代码以提高模块化。 - 通过重构优化给定代码的性能。 - 调整以下HTML组件代码以确保跨移动和桌面屏幕的响应性。 ### 代码补全 ChatGPT的代码补全功能是一项强大的功能，可以帮助开发人员更高效、更准确地编写代码。通过使用ChatGPT的此功能，开发人员可以使用优化和最佳编码规范来节省时间和精力。 提示示例： - 请使用[编程语言]编写一个代码片段，以按降序对整数数组进行排序。  - 请使用[编程语言]编写一个代码片段来解析CSV文件并提取数据。  - 使用[编程语言]创建一个Restful API端点，该端点从数据库检索数据并将其作为JSON返回。 ### 代码转换 ChatGPT可以用于将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言，这使得开发人员可以使用他们更喜欢的语言并适应现有代码库。 提示示例： - 将下面的代码片段从TypeScript转换为JavaScript。 - 将下面的代码从[Framework]转换为[Framework]。 - 将以下JavaScript代码转换为Python。[代码] ### Bug检测在开发任何Web应用程序时，Web开发中最关键的部分是检测Web应用程序中的错误。在这里，ChatGPT可以帮助开发人员提高代码的质量和可靠性。 提示示例： - 根据函数要求，解决以下代码中的错误，以生成预期输出。 - 检查以下代码片段，并查看由编译器生成的引用错误的成因。 - 找出参考代码中的错误，该错误导致无法将背景颜色应用于网页。 ![](/uploads/images/20230812/e9aaa370b225741a25caeddbf428ace9.png) ### 生成文档 维护项目文档是开发人员的重要组成部分。它有助于轻松地与团队一起维护、理解和协作项目。ChatGPT可以帮助生成与文档相关的不同方面的文档。 提示示例： - 为React库生成文档，并包含示例和API参考。 - 在以下代码片段中添加注释以更好地理解。 ![](/uploads/images/20230812/3526528a1b2015401153d2f1d3de2553.png) ### Git和GitHub Git和GitHub是软件开发中经常使用的工具，用于任何项目的版本控制和团队合作。ChatGPT可以帮助您使用git和GitHub进行版本控制。 提示示例： - 写一个git命令来推送一个现有的repository。 - 解释以下Git命令。 - 如何在GitHub中创建一个新的repository？ - 我如何使用GitHub Pages来托管我们的网站？ ### 测试和测试用例ChatGPT可以用于编写测试用例和测试文档，还可以用于协助单元测试。它通常用于分析Web应用程序的需求或规范。例如，我们可以提供与表单提交或API调用相关的输入。它可以涵盖多个场景，并验证Web应用程序的预期行为。 提示示例： - 生成测试用例，以验证Web应用程序的注册表单。 - 生成测试用例，以确保电子商务网站上的搜索功能的正常功能。 - 提供测试用例，以确保Web应用程序与各种Web浏览器及其不同版本兼容。 ### 面试准备 为准备任何面试，需要适当的指导和见解。在这种情况下，ChatGPT可以帮助开发人员在面试中提高面试技能，增强信心，从而为他们提供帮助。 提示示例： - 分享在面试中如何有效地传达我们的经验和技能的技巧。 - 在面试的技术环节中，逐步解释我们的项目。 - 我计划参加[公司]的[职位]面试。 - 请帮助我回答一些关于公司的问题。[问题] ### 学习最新的框架 作为一名优秀的开发人员，意味着永不停歇的学习。开发人员，了解最新的框架和技术对于Web开发人员至关重要。ChatGPT可以通过提供解释、代码示例、代码中的错误等来帮助您学习新的框架。 提示示例： - 列出某个框架（如React、Angular或学习）的基本概念和特点。 - 我是一个学习[语言/框架]的Web开发人员。 - 建议学习资源，如教程、文档和在线课程，以掌握特定的[语言/框架]。 - 解释在[语言/框架]中编写干净且可维护代码的基本实践。 - 探索Web开发框架领域的最新趋势和更新。 ### 简历和求职信 在求职过程中，简历将帮助您脱颖而出。ChatGPT可以帮助您撰写简历和求职信，有效地展示您的技能和经验。 提示示例： - 我希望你担任我的简历撰写人。我将会申请[公司]的[职位]。以下是该职位的描述。 - 请就如何格式化和组织我以下的简历提供建议。 - 请根据我在[公司]的[职位]加以改进我的简历，并添加能展现影响和指标的bullet-point个人成就。 ### 生成网站内容 为了让用户参与我们网站的内容，可以有效地传达我们的信息。ChatGPT可以帮助开发人员为网站生成内容。可以根据网站的具体需求定制内容。 提示示例： - 我希望您为公司的博客创建一个引人入胜的博客文章标题和介绍。 - 我希望您为电子商务网站的“关于我们”页面生成内容，该内容可以有效地传达公司的使命和价值观。 ### 编写正则表达式 复杂的正则表达式可以在ChatGPT的帮助下生成并轻松学习。正则表达式（Regex）通常用于模式匹配。 - 解释正则表达式中使用的语法和元字符。 - 解释以下JavaScript中的正则表达式。 - 我希望您生成一个可以验证用户电子邮件地址的正则表达式。

ChatGPT精选：为软件开发者提供的20个绝佳贴士和技巧，助你轻松驾驭开发流程

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OpenAI的ChatGPT是一种使用自然语言处理（NLP）与人类用户进行对话的聊天机器人。它接受称为“提示”的文本输入，并且只以文本形式回复。使其脱颖而出的品质是，它可以根据给定的规范生成代码，并且对于任何类型的查询（无论是职业，教育，娱乐还是某个领域的太多技术或利基），都会给出非常描述性的答案。它还可以调试输入的代码，也可以充当解释器或编译器。 ![](/uploads/images/20230812/e72e7e1b11c7b7488dde74069de40b6b.png) 由于ChatGPT接受自然语言的提示，如果我们提供更描述性的提示，我们往往会获得更准确和精确的答案。这类似于提供更多详细信息，在地址中更准确地到达所需的位置。 现在问题来了，如何制定“提示”以获得更准确和精确的答案？因此，我们列出了面向软件开发人员的20个ChatGPT提示。 ### Explain软件开发就是一边学习一边实现的过程。ChatGPT可以通过解释所需的概念来帮助我们。Explain提示可以用来理解概念、一段代码，或者让我们说算法的时间或空间复杂性。ChatGPT通过给出详细的答案来回答。 > Explain how the {concept or function} works in {programming language}. ![](/uploads/images/20230812/75a6d88a618d36e0ae9a1849ce03c789.png) 示例：> Explain how the below {programming language} code works {code snippet} 示例：> Explain the time and space complexity of the below code written in {programming language} {code snippet} ### 语法 软件开发人员使用各种各样的技术堆栈。因此，在选择新的堆栈时，很难记住每种语言和技术的语法。这就是ChatGPT的用武之地，它通过提供具有适当示例的编程语言元素的正确语法来提供帮助。 示例：> What is the correct syntax for a {statement or function} in {programming language}? ![](/uploads/images/20230812/53e43f6573477254f0ac89ff461d8a76.png) ### 修复bug在软件开发中，大量的时间都花在查找代码中的漏洞上。它不仅阻碍了个人的生产力，还延迟了代码的发货。使用这个提示，人们可以很容易地了解代码中的漏洞并获得调试方面的帮助。 示例：> How do I fix the following {programming language} code which {explain the functioning}? {code snippet} ![](/uploads/images/20230812/c4d859bb8bc7f5d4e8aa5538b69509ee.png) ### 最佳实践了解行业最佳实践在编码时非常重要。这使得代码易于阅读，并在组织成长时有助于维护代码库。我们可以要求ChatGPT在为特定编程语言编写代码时遵循一组规则和建议。 示例：> Show me best practices for writing {concept or function} in {programming language}. ![](/uploads/images/20230812/814cf434924364fec5aaeb77402faa7d.png) ### 优化建议始终编写最优化代码，因为这可以提高程序性能并帮助节省资源。优化可以是行数方面，也可以是空间和时间复杂度方面。我们可以使用ChatGPT来获取一段优化后的代码。 示例：> Optimize the following {programming language} code which {explain the functioning}: {code snippet} 示例：> Example – Optimisation in terms of number of lines of code ![](/uploads/images/20230812/423f117e03498a18fba19187423da3fa.png) ### 生成代码 我们还可以使用ChatGPT根据输入中提供的要求为我们编写一段代码。在这里，描述需求对于获得所需结果是至关重要的。 示例：> Write a program/function to {explain functionality} in {programming language} ![](/uploads/images/20230812/32116dc7fa0dfa1fc63333d7b98eb438.png) ### 代码转换 我们经常需要将给定的代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。这可能是因为组织改变了其技术堆栈。在学习新编程语言时，了解如何使用另一种语言实现相同任务也是很有帮助的。 示例：> Convert the following {programming language 1} code to {programming language 2}: {code snippet} ![](/uploads/images/20230812/f994579e81d5e50c83656df41df9585c.png) ### 让ChatGPT扮演口译员ChatGPT还可以扮演口译员或编译器的角色。为了实现这一目标，我们不需要下载任何东西。这使我们能够在浏览器中编写代码。它可以在测试/实验命令或学习时使用。 示例：> I want you to act like a {programming language} interpreter/compiler. I will give you {programming language} code, and you will execute it. Do not provide any explanations. Do not respond with anything except the output of the code. The first code is: {code} ![](/uploads/images/20230812/787d2a6d6f14e29a1c39ca6815d52163.png) ### 关于网页设计的咨询我们可以向ChatGPT咨询关于我们网站的UI/UX设计的任何问题，以便在没有设计团队的实际帮助下，首先为它提供一个更好的外观。 示例：> I want you to act as a web design consultant. I will provide you with details related to an organization needing assistance in designing or redeveloping its website, and your role is to suggest the most suitable interface and features that can enhance user experience while also meeting the company’s business goals. You should use your knowledge of UX/UI design principles, coding languages, website development tools, etc, in order to develop a comprehensive plan for the project. My first request is “I need help creating a {website type} for {purpose}.” ![](/uploads/images/20230812/51275cb80699c329f2c492792213515d.png) ### 建议一个框架 在开始一个项目之前，选择正确的框架或库非常重要。它会对项目的性能、可扩展性和复杂性产生巨大影响。而且，通常很难决定使用哪个框架。但是，我们可以利用ChatGPT来获得想法。 示例：> Can you recommend a suitable front-end framework/library for my website?? I’m making {type of website}. ![](/uploads/images/20230812/7d8a21534d8e4238e9f700d2787dfd9b.png) ### 编写代码注释在编写程序时，编写注释非常重要。这些注释有助于在以后理解特定函数或代码块的功能，并可以帮助新加入者理解代码库。ChatGPT可以帮助我们为给定的代码片段生成适当的注释。 示例：> Regenerate the code snippet below, but please include comments on each line of code {enter code} ![](/uploads/images/20230812/4b8a2977f7777455c347b63204556e97.png) ### 生成Readme文件Readme是存储库的重要组成部分，其中包含存储库的用途以及下载和/或使用项目（如果有）的指南。编写良好的readme有助于吸引更多人访问您的存储库。 示例：> Generate documentation for the code below. You should include detailed instructions to allow a developer to run it on a local machine, explain what the code does, and list vulnerabilities that exist in this code. {enter code} ### 生成Dataset 在处理机器学习项目时，数据集非常重要。如果我们无法找到合适的数数据集或需要更多数据来训练我们的模型，我们可以使用ChatGPT来获取生成的数据，而且还可以获得所需格式和数量的数据。 示例：> Generate {type of dataset} dataset containing {n} data points regarding {service or product} with fields including {fields} ![](/uploads/images/20230812/4fadc7b7b17593bbcc61a7e4a7fb961b.png) ### 网络抓取网络抓取是用于从网站上收集数据。使用ChatGPT，也可以通过这种方式实现： 示例：> Web scrape data from {url} using Python and Beautifulsoup ![](/uploads/images/20230812/6ea50aad9b4243a7cc4301db73fdb109.png) ### 规划阶段在开始项目之前，我们必须计划好我们可能面临的任何潜在挑战、估计的成本和时间表，以便我们可以采取相应的行动。ChatGPT可以通过回答这些问题来帮助确定项目的范围和要求。 示例：> I’m in the planning phase of my software development project and need guidance on [specific task/challenge]. Here are some project details: [Provide a brief overview, requirements, timeline, team, and risks]. ### 分析阶段：准备SRS文档我们可以使用ChatGPT根据项目描述准备SRS文档。这可以节省大量时间，因为它可以作为软件开发者可以改进和创建最终文档的框架。 示例:> Generate a comprehensive Software Requirements Specification (SRS) document for my software development project. The details are as follows: [Provide project overview, stakeholders, functional requirements, non-functional requirements, assumptions, and constraints.] ### 设计阶段我们可以要求ChatGPT根据项目的规范建议适当的数据模型和要遵循的设计模式。数据模型和设计模式是项目的重要部分，需要在开始之前明智地选择，否则可能会导致金钱和精力的损失，也可能延迟项目交付。 示例：> I need suggestions for designing an effective data model for my software project. Here are some details: [Briefly describe the project, key functionalities, user requirements, data sources, and relationships]. ### 开发阶段我们可以就如何从可能卡住的地方继续前进或就如何扩展项目等方面征求建议。 示例：> I’m working on a software project and need advice on ensuring scalability. Details: [Briefly describe the project, current usage and future growth, and technology stack]. ### 测试阶段在代码发布到生产环境之前进行测试非常重要。这有助于发现可能被忽略的任何漏洞或极端情况，从而提高用户体验，并防止对组织声誉造成损害。我们可以借助ChatGPT来生成测试用例 示例：> Can you help me write test cases for this feature {explain the feature}? ### 布署阶段在此阶段，一个重要的问题是选择哪种部署策略。部署策略定义了如何向用户显示软件新版本的更改，这样理想情况下就没有停机时间，用户几乎不会注意到所做的更改，即用户不会因软件的更新而受到任何干扰。我们可以要求ChatGPT建议最适合我们的项目的部署策略并自行评估。 示例：> What are the best deployment strategies for this software project? {explaint the project} ### 小结：毫无疑问，ChatGPT可以完成广泛的使命，使软件开发人员的生活更加轻松，包括解释概念以生成完整的代码。但是，一切都有代价。我们不能盲目信任它，毕竟，它正在运行的机器学习算法可能导致错误的结果。它也可能有一些偏见。此外，在使用ChatGPT时，始终存在安全问题。人们不应该将组织的内部代码提供给ChatGPT，也不应该透露与组织的政策或即将推出的项目有关的任何机密信息。它只应作为助理使用，而不是自由职业者。

ChatGPT学习方向的独门秘籍：解锁AI学习新境界！

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自从OpenAI推出ChatGPT以来，它在所有人中都很受欢迎。它已经在学生、毕业生或工作专业人士等各个社区中获得了流行。各行各业都充分利用了ChatGPT。您也可以使用它来提高与ChatGPT一起学习的体验，并跟上潮流。 ChatGPT有很多用例，可以减轻您的工作量，并为您提供高效的结果。对于学生来说，通过与机器人的直接交流快速掌握概念是非常有益的。在本文中，我们将重点介绍一些学生可以使用的一些最佳ChatGPT提示，以改善他们的学习。 ### 撰写指定题目的文章如果您希望ChatGPT机器人为您撰写一篇带有指定题目的文章，您只需要输入“写一篇关于“标题”的1000字的文章”，是的，您的文章将以正确格式在给定字数内作为输出。例如： ### 关于科学项目的一些想法如果您想从事某个项目，但您的想法又不太明确，这时您就可以请ChatGPT给您提供一些想法，以便您可以着手开展工作。只需输入“请给我一些关于科学项目的想法”，您就可以看到想要的结果。例如： ### 理解数学中的任何概念如果您不太擅长数学，想理解任何概念，可以请ChatGPT通过举例说明。您只需输入提示，例如：“请通过举例的方式向我介绍数学中的“概念名称”的概念”。例如： ### 理解问题陈述如果您卡在任何问题上，想有一个清晰的理解，可以向ChatGPT寻求帮助，它会立即回复您。您可以给出提示，例如：“你能给我举一个如何解决三角学问题的例子吗？”例如： ### 理解任何科学术语如果您是理科学生，想理解对您来说似乎很难的任何术语，只需输入“给我解释光合作用的概念”，您就会得到输出。例如： ### 创建Web应用程序如果您是开发领域的新手，想知道如何创建Web应用程序，可以请求ChatGPT在几分钟内为您创建。只需输入提示：“使用JavaScript创建一个简单的Web应用程序”。例如： ### 查找代码中错误的程序如果您想在给定的示例代码中找到错误，ChatGPT可以帮助您找到它，提示是：“在示例代码中查找错误的程序”。例如： ### 在应用程序中实现一个特性如果您正在从事任何项目，想实现任何特性，无论是按钮、图标等。与其在各种网站上查找解决方案，不如从ChatGPT那里得到一个想法，创建实现该特性的代码。给出提示：“使用JavaScript实现按钮”例如： ### 使用NodeJS和Express创建REST API端点您可以使用Node.js和Express为Web应用程序创建RESTAPI端点。只需输入提示：“使用Nodejs和express为应用程序创建RESTAPI端点”。例如： ### 使用JavaScript开发Web应用程序您可以要求ChatGPT为使用JavaScript的Web应用程序开发体系结构。只需输入提示：“使用JavaScript开发Web应用程序的体系结构”例如： ### 创建简历您可以使用ChatGPT创建一个出色的简历，用于获取高薪工作。您可以输入此ChatGPT提示，以获取一份出色的简历：“创建一份出色的简历，以获得高薪工作”例如： ### 某些职位的面试问题当您准备参加面试时，您必须知道一些常见的面试问题才能抓住这份工作，因此您可以找到任何职位的面试问题。提示可以是：“Web开发人员的面试问题”例如： ### 成为“角色”的步骤假设您想成为一名机器学习工程师，但不知道成为机器学习工程师所需的步骤，您只需键入命令：“成为机器学习工程师所需的步骤”例如： ### 成为“角色”所需的技能您也可以通过ChatGPT提示了解成为机器学习工程师所需的技能，只需输入命令：“成为机器学习工程师所需的技能”例如： ### 不同公司行业专家的面试经验了解不同公司行业专家的面试经验，并从中学习，这样您就可以了解如何破解技术面试。只需键入命令：“FAANG学习者的面试经验”。例如： ### 玩真心话大冒险您也可以通过向机器人发送一些命令来与ChatGPT玩游戏，机器人会立即回复您的回答。提示可以是：“我们来玩真心话大冒险”例如： ### 玩hangman您也可以玩一个名为“hangman”的有趣游戏，在空闲时间享受它。提示可以是：“和我一起玩hangman”例如： ### 玩一般游戏此外，还有一个有趣的游戏叫做“你会选择哪个”，你可以和ChatGPT一起玩这个游戏，你必须给出两个选择，机器人会对任何有利的结果做出回应。提示可以是：“我们来玩‘你会选择哪个’。我会给你两个选择，你必须选择你更喜欢的那一个”。例如： ### 讲个笑话如果您感到无聊，想听个笑话，可以向机器人请求一些笑话，这可以让您心情舒畅。提示可以是：“给我讲个笑话”例如： ### 创建电影列表您可以要求机器人根据您的需要创建一个电影列表，并且机器人已经准备好输出。创建电影列表的提示是：“创建一个新电影的电影列表”

揭秘提示工程的奥秘：Chat GPT如何精准应对各种挑战

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在不断发展的世界中，技术在所有方面都占据着上风，而人工智能在每项可能的任务中的使用量明显增加是不可避免的。但是，人工智能的一个关键部分是人们开发和训练这些模型所需的信息。这种提供信息以及如何提供信息的基本循环就是提示工程。       <img src="/uploads/images/20230812/dcfaa01cbd5f84b07f11ef432b7bd92a.png"/> ### 提示工程是什么？提示工程是指创建有效的提示的过程，这些提示能够使AI模型基于给定的输入生成响应。提示工程本质上是指在基于文本的Artificial Intelligence任务（更具体地说是自然语言处理（NLP）任务）中智能地编写提示。在执行此类基于文本的任务时，这些提示有助于用户和模型根据要求生成特定的输出。这些要求以提示的形式高效地添加，因此被称为提示工程。 ### 提示是什么？提示是用于为机器学习模型提供上下文和指导的简短文本。在谈到特定的文本AI任务，也称为NLP任务时，这些提示对于生成尽可能接近期望输出的相关输出是有用的。准确地讲，这些提示通过以下方式帮助生成准确的响应： - 为模型添加一些额外的指导。- 不要过度泛化提示。- 确保添加的信息不要过多，因为这会使模型感到困惑。- 确保模型清晰地了解用户意图和目的，以便仅在相关上下文中生成内容。 ### 提示工程：为什么它很重要？- 更具体的输入格式作为提示有助于更好地解释任务的要求。- 具有详细要求解释的具体提示意味着输出与期望的输出更加匹配。- 通过提示获得更好的NLP任务结果也意味着可以为未来的任务提供更好的训练模型。 ### 提示工程的应用本质上，使用最多的提示生成的临界区域是基于文本的建模：NLP。正如上面已经指出的那样，提示工程可以通过多种方式为提示添加更多的上下文、意义和相关性，从而产生更好的输出。 提示生成的一些关键应用是在以下任务中： - 语言翻译：这是使用相关语言模型将一段文本从一种语言翻译成另一种语言的过程。通过仔细设计包含所需脚本、方言和其他特征等信息的提示，可以帮助模型提供更好的响应。- 问答聊天机器人：Q/A机器人是现在最受欢迎的NLP类别之一。它被机构网站、购物网站等多个网站所使用。用于训练AI聊天机器人的提示在很大程度上会影响机器人的响应方式。一个可以添加到提示中的关键信息是添加查询的意图和上下文，这样机器人就不会混淆生成相关答案。- 文本生成：这样的任务可以有多种应用，因此了解用户查询的确切维度也很关键。可以大大改变文章的语气、词汇和组织形式，根据文章的目的进行生成。 ### 提示工程：需要记住的关键点 提示工程是一项具有多个方面和特征的任务，需要精确平衡。使用正确的提示可以很大程度上调整模型的性能。问题是我们如何确保我们的提示适合手头的任务？以下是设计AI模型提示时需要记住的一些关键点： - 从目标和目的出发：AI模型通常仅基于手动输入工作。用于训练模型或与语言模型进行运行文本或对话的原始输入都会影响模型对下一个查询的回复。因此，在与模型交互时，即使在开始之前，也应该绝对清楚对话的目标和要通过它实现的目标。 - 相关且特定的数据识别和用途：正如清楚地说明的那样，就像每个提示及其目的应该清晰描述一样，同样，只应使用绝对相关的数据来训练模型。应该确保训练中没有不相关或不需要的数据。 - 专注于寻找相关关键词：相关关键词对于生成的响应类型有很大不同。在正确的地方正确使用关键词可以导致完全不同的结果。例如，在处理数学问题时，如果有人问一个模型：“飞机是什么？”，如果没有提到“数学”这个关键词，AI很可能会将“飞机”一词理解为飞机。因此，必要时应使用关键词！ - 确保提示简单明了：在创建提示时，通过使用简单的语言和避免过于复杂的句子结构来保持提示简单明了非常重要。这将使模型更容易生成准确的输出，并使用户更容易理解提示。 - 测试和完善提示：最后一步是使用各种测试用例来评估生成的提示的性能，并根据需要进行调整。根据测试进一步优化提示将提高模型生成的输出的准确性。 通过遵循上述最佳实践，您可以创建针对特定目标的提示，并生成准确且有用的输出。 ### 提示工程的优缺点如下 **优点：**提高准确性：相关的提示意味着AI模型可以更好地工作，这反过来又意味着可以精确模拟情境，从而得到更精确的响应。特别是在医疗保健等特定领域，这被认为是非常有用的。增强用户体验：更好的响应意味着用户能够更容易地获得与其问题相关且满意的答复，无需太多麻烦。成本效益：使用一个特定的、经过巧妙设计的提示，达到一次准确、令人满意的答复所需的回合数就会减少。 **缺点：**确定特定性的困难：确定特定性和一般性之间的正确平衡是一项具有挑战性的任务，因为过于特定的提示可能会限制生成的响应范围，而过于一般的提示可能会产生不相关的响应。 ### 提示工程的未来提示工程是一项最近正在发展和兴起的的技术，因此它实际上可以成为大多数AI和NLP任务以及其他领域中至关重要的部分。以下是一些关键领域，提示工程可以帮助取得重大进展： - AI和NLP：随着AI和NLP技术的进步，预计我们会看到提示的准确性和有效性将显著提高。随着更复杂的算法和机器学习模型的出现，提示将得到发展，并更具体地针对特定用例。 - 与其他技术集成：提示工程很可能将越来越多地与其他技术集成，例如虚拟助理、聊天机器人和启用语音的设备。这将使用户能够更无缝、更有效地与技术互动，从而提高整体用户体验。 - 提高自动化和效率：我们还可以期待看到更高级的提示所带来的过程自动化和效率的提高，从而简化提示的开发，从而提高产出。