推特上有各种ai工具的教程，用的多不如专精一个，接下来给大家介绍如何更好的使用ChatGPT，达到事半功倍的效果🧵

ChatGPT的能力取决于提供的prompt，我们都知道，在跟 ChatGPT 交互的时候，跟它说“你是XX领域专家”，得到的结果其效果会好很多，这是为什么呢？

这个视频完整讲解了 GPT 的工作过程，包括预训练、监督微调、奖励模型、强化学习四个环节。 介绍了即将于2023年5月23日至25日举行的微软Build大会，主要涵盖了ChatGPT等GPT助手的训练流程，包括标记化、预训练、有监督的微调和基于人类反馈的强化学习等。同时，还探讨了这些模型的实际应用技巧和思维模型，包括提示策略、微调、快速增长的工具生态系统以及未来的拓展方向。

GPT 跟人类的思考方式是完全不一样的，它的每一个字符（Token）生成都是通过概率推导的方式获得的，而且生成每个字符所消耗的计算资源一样。推导的过程中会出现高质量和低质量的结果，它自己是知道质量高低的，但是默认的情况下，它就是要推导出所有的可能性。

如果你没有跟它说「你是个领域专家」，它就会在低质量的推导中消耗较多的计算概率，反之，它就会丢弃更多低质量的分支逻辑，这样就可以确保更多的计算资源在预期的结果上了。 但如果你对它的预期过高也会出现问题，例如人类正常的智商在 130 左右，你跟它说「你的智商在 200」，它可能会走入到一些科幻领域的数据分布，给出匪夷所思的回答。

大多数人写给ChatGPT的prompt，得到的结果常常无用。 以下是一种格式，每次都能从ChatGPT得到最佳输出。

1）定义角色 为AI定义一个明确的角色。例如，如果你询问关于金融的问题，那么你可以将其定义为“财金融学教授”。

2）陈述主任务 你想要AI完成的主要任务。如果你只写任务，你将得到的结果会比较笼统和无用。

3）完成任务的步骤 AI需要完成的不同步骤，以便按你的意愿完成任务。 这会是一个数字列表，告诉AI应该采取什么步骤。

4）定义目标 这里是你希望结果应该是什么样子。 例如，“博客文章的最终结果应该便于浏览且看起来专业”。

5）定义约束条件 定义约束条件可以使ChatGPT的输出更接近你的期望。 这有助于避免误导信息，并使响应更符合你的目标。 比如，限制博客文章在1000字以内，用幽默的风格，只使用5个参考来源。 使用这个模板，ChatGPT会给你带来惊喜。