CHAT-23结果分析,chat分析案情

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1、区分GPT提示好坏的差异【CHAT-23结果分析,chat分析案情】区分好坏GPT提示CHATGPT指令教学在编写chatGPT提示时,要充分考虑以下五个关键方面,才能获得更好的AI生成响应 。接下来 , 我们将逐一了解这五个方面,并为每个方面提供一个示例 。CHATGPT指导教学1 。上下文:提示应该为AI模型提供清晰的上下文和指导 。它应该明确预期的输出类型,并可以包含相关信息、关键字或示例来指导模型 。
更好的建议:“写一个有创意的故事,讲一只名叫马克斯的淘气的狗在城市里冒险,惹上了当地政府的麻烦 。”CHATGPT指令教学2 。清晰:提示要清晰明了 , 避免混淆AI模型 。避免使用含糊不清的语言,这可能会导致意想不到的或不受欢迎的输出 。例子:糟糕的提示:“让它看起来不错 。更好的建议:“创造一个现代简约风格的美学设计,融合蓝色和绿色的色调 。
2、如何看待最近流行的Chat-To-Talk比对?最近这个话题真的很热 。看了很多博主说的,是什么让它在SAT考试中打败了60%的现实考生,让它在LeetCode上做难的题,70 ~ 80%的题都能做对,自动给你打出代码只需要10~20秒...我也看了一下知乎,那里的帖子热议 , 各种观点都有,但几乎没有重点 。
如果ChatGPT能把底层程序员打字的效率提高100%,但仍有三分之一的程序员的工作完全超出ChatGPT的能力 , 你能得出以下任何一个预测吗?没有一个程序员会因为这个丢掉工作?只有少数程序员会因此丢掉工作?做过老板,肩负过预算,负责过阿米巴或者事业群的业绩,你就会明白,以上两个预测都是错的 , 一定比例(≥20%)的程序员被辞退几乎是必然的 。

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