ChatGPT底层原理及高质量提问

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     同样一个工具，你只能调侃一下，而别人却可以深度应用和实战，其实工具功能是一样的，但是使用工具的人有区别。

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     随着智能AI技术的发展，也给我们的应用带来了各种各样的问题。当我们不懂基本原理的时候，我们很难去搞清楚，如何使用才能将工具最大化利用。

     智能，会带来高效，提高效率，也就意味着会有人被替代，你会不会是将来被替代的那个人，我不知道，但是我知道，不会利用智能AI的人和企业，都将会被历史淘汰，这是一个很严谨的现实。

    ChatGPT作为这个时代的代表性产品，如何将ChatGPT应用到日常工作、企业管理、市场分析、产品选品等等……

     这些很重要，但是在搞清楚基本原理之前，这些都不重要，如果你不知道工作原理，那么你将永远不会在智能AI上获取进步。

     所以呢，我们今天先给大家分享ChatGPT的基本原理:

     ChatGPT是一个使用深度学习技术从海量的语料库中自动学习，并在生成自然语言的自回归预训练的语言模型。

     在训练过程中它会自动地学习语言规则和上下文信息，并将这些信息存储在权重矩阵中。当该模型使用这些权重进行自然语言生成时，它可以根据输入的信息和上下文信息生成更加自然和流畅的文本。

     Prompting技术(下文简称为Prompt)是ChatGPT的重要组成部分。Prompt是一种输入方式，它将人工智能模型的输入限制在一个特定的范围内，从而更好地控制模型的输出。

     创建Prompt、提问或指导像 ChatGPT这样的语言模型输出的过程也叫Prompt工程。

      使用 ChatGPT 时，了解其能力和限制非常重要。它允许用户控制模型的输出，生成符合其特定需求的文本。 这也是为什么同样一个工具，你的输出结果和别人的输出结果大相径庭。

     该模型能够生成类似人类的文本，但如果没有适当的引导，可能无法始终产生所需要的输出。输出结果取决于你如何去教育它，让它按照你的要求以及你喂的数据来服务你自己。

    ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt，Prompt公式是Prompt 的特定格式，通常由三个主要元素组成： 

任务：明确而简洁地陈述 Prompt 要求模型生成的内容。 

指令：模型在生成文本时应遵循的指令。 

角色：模型在生成文本时应扮演的角色。 

    如以上案例中，

    角色：选品经理

   任务：选择智能家居类目的产品，要求中国制造优势明显，利润率较高，最好和太阳能、新能源行业相结合

    指令：请列出……

    这是一个最基本的对话模型，当然了，实践过程中，很多对话要比这个例子复杂，同时ChatGPT作为智能AI工具，不要忘了它的智能，也就是说，你所有的同一个系列对话，是具备连续性的，在这个连续性中，它自己也不断从自身的数据库和标记中学习，以寻求给到最符合的答案。

    连续提问和互动，会让机器学习越来越明白你想要的内容，当然了，提问的方法也有很多种,最早Andy老师开发的ChatGPT开发客户系列课程，就来源于这个基本原理，让CHatGPT在不断的沟通中成长，这才是智能AI的精华部分。

     以上是ChatGPT的底层基本原理，搞明白原理才能搞拓展，所以，你准备好了吗？没有账号的持续来领取账号…

    当然了，还有更多的好玩的指令，以及如何“喂”数据，如何“诱导”结果，如何“获取”别人获取不到的数据和信息，那明天晚上直播间见吧，转发公众号文章凭截图领取《ChatGPT实战命令》一份，会有客服核对哦，开课前转发有效。   

本次直播课：将会带着大家解决以下问题：

1 登录各种问题 解决方案

2 Chatgpt 问答基本原理解析

3 高质量提问 获取目标内容

4 获取行业客户的问答基本操作

5 直播现场征求学员的行业，现场教学最近的研发成果

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