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作者：京东 何雨航
“ 上个时代要学会发问，这个时代要学会提醒。”
引言
当你在写提数代码时，小张曾经实现了数据分析；当你正在整顿资料时，小王却在和对象逛环球影城；述职时，你发现小郑的汇报有了质的飞跃，然而他明明最近 8 点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几，为何他们忽然开了挂，难道是在家偷偷卷？起因其实很简略，只因 AI 时代到了，你须要【学会提醒】。
一、什么是提醒
目前最热门的 AI 产品莫过于 ChatGPT。提醒（prompt）是在与 ChatGPT 等 AI 产品交换时，向其提供的关键词或者形容，以疏导其了解需要或问题，并给出相干的答复或倡议。
在诸多中文译法中，“提醒”更体现出人与 AI 的平等关系。这种翻译也带有一种人是 AI 的引导者、启蒙者的象征，通过一直地“提醒”，最终激发 AI 的心智。再加上词义简略易懂等综合因素，使得“提醒”成为了支流译法。
二、为什么提醒技巧很重要
提醒是有老本的，包含了你的工夫老本和理论的金钱老本。如以接口方式利用 chatGPT，调用以 token（可近似了解为单词）计价，以 GPT4-API 为例，以后的免费模式为：
提醒：$0.03/1K-token，答复：$0.06/1K-token。
即每次接口调用的老本约为 1 元。低廉费用的背地，是 OpenAI 公司洽购的上万张用于运算的顶级显卡。既然老本无奈漠视，那么 ROI（投资回报率）的重要性就显而易见了。
如果说 ChatGPT 是 AI 时代重要的生产力“搭档”，那么提醒技巧无疑是晋升 ROI 的关键所在：用 10 个提醒能力问到点上，与用 1 个精准提醒解决问题，ROI 差距岂止 10 倍。一直晋升提醒技巧，就像上个时代高效利用 EXCEL 和 PPT 一样，能无效地进步咱们的工作效率。
三、ChatGPT 原理简介
为了让这位 AI“搭档”更好地帮忙咱们，咱们须要理解它的原理，从而更好地“学会提醒”。ChatGPT 看似神奇，但它其实就像一个超级聪慧的“文字接龙”高手。尽管它能够了解人类的语言，但与人类的思维形式有所不同。
ChatGPT 的“聪慧”能够简化为以下 4 个步骤：
- 把你的【提醒】分解成一个个词汇或片段（称为 token）。
- 对这些 token 进行剖析，找出其中的要害信息，传给一个宏大的事后训练好的模型。
- 这个模型会 预测 在给定的【提醒】后，最可能呈现的下一个词汇或片段。
- 将预测出的词汇或片段增加到【输出提醒】中，持续进行预测，直到生成一个残缺的答复。
通过以上步骤，ChatGPT 可能依据你的提醒生成有意义、相干的答复。
所以，在给 ChatGPT 发送提醒后，它会依据概率一一词汇生成答复。每次答复可能略有不同，因为生成过程实质上是个概率问题。那么，ChatGPT 如何确定哪个词汇的概率最高？也是通过学习得来的，ChatGPT 的学习过程次要包含以下三个阶段：
- 预训练（自监督学习）：ChatGPT 通过学习互联网上的海量数据，把握各种上下文之间的关联，建设一个宏大的知识库。
- 监督学习：在这个阶段，人类专家参加疏导，帮忙 ChatGPT 在泛滥可能的生成形式中，挑选出合乎人类爱好和冀望的答案。
- 强化学习：在这个阶段，ChatGPT 依据用户反馈对输入品质进行评估和调整。通过用户的理论应用状况，继续优化和改良答复品质。
四、ChatGPT 的劣势与局限性
在理解了 ChatGPT 的原理之后，咱们能够更分明地意识到它的劣势和局限性。
劣势：
1. 博学无垠
ChatGPT 吸取了整个互联网的常识，具备极为宽泛的常识覆盖范围。因而，在答复常识性问题时，它可能提供精确的解答。
2. 演绎总结与文本生成能力
基于海量的互联网文章学习，ChatGPT 可能很好地提炼文章的关键点，并有逻辑地扩大文本内容。也就是人们常说的由多到少与由少到多的能力。
3. 学习能力：
经过训练，ChatGPT 能够了解新的流程并依照习得的流程解决问题。
4. 万物互联：
Chatgpt 能够基于本身的认知，将自身模型与其余性能 / 领域专家联动，实现更弱小和灵便的 AI 零碎，应答各种工作。将来，它就会像大脑一样，收集多元信息作出判断，调动各畛域 AI 模型分工实现工作，串联多个 APP 实现性能。
局限性：
1. 可能会假造内容。（幻觉景象）
因为其答复的实质是概率，一旦一个词答复错了，前面的答复就全错了。也就是大家频繁吐槽 GPT3.5 的胡言乱语问题。
2. 非联网模型。
ChatGPT 的常识来源于离线模型，因而不能间接提供实时的行业趋势信息。不过，能够通过寻找权威的行业报告，并借助 ChatDoc 等工具让 ChatGPT 帮忙提炼要害信息。或应用插件实现联网的信息查问。
3. 难以解决特定畛域的简单问题
ChatGPT 在通用常识方面训练得较多。因而，面对特定业余畛域非标准化问题时，ChatGPT 提供的解决方案的参考价值较低。
在理解了 ChatGPT 的劣势与局限性之后，咱们能够更有针对性地利用它来解决理论问题。在下一部分，咱们将探讨如何通过无效的提醒技巧，充分发挥 ChatGPT 的潜能。第五章的技巧均为我理论验证无效的，能够放心使用。
五、提醒技巧
根底篇
1. 表达清晰
清晰的提醒是取得高质量答复的根底。在这里，我将与大家分享一种罕用的构造。把握这个构造后，就领有了一个私人顾问，可能为你在生存和工作中遇到的艰难问题提供建设性的思路。当然，并非所有提醒 都须要蕴含以下全副信息，这取决于你对答案的具体水平的要求。
在 背景 中，能够蕴含以下信息：
- 角色(WHO)——包含你的角色以及相干的角色。
- 地点(WHERE)——如果心愿失去针对性的解决方案，倡议至多阐明地点在中国，否则可能失去实用于美国的计划。
- 事件(WHAT)——具体产生的事件。
- 工夫(WHEN)——事件产生的工夫。
实际上，这些内容就是 5W 法令中去掉 ”WHY” 的其余局部。
在形容分明背景之后，须要明确“指标”，即心愿从 ChatGPT 的答复中取得什么信息。
在特定背景下实现某个指标时，现实生活中通常会有一些 约束条件，如工夫、金钱和人力等。
最初，须要对达成指标的 冀望答复 进行要求，这是对 ChatGPT 答复模式的标准，例如：
- 要求“如不晓得，请回复不晓得，不要假造”。这个要求能够无效缩小其“幻觉”景象。
- 要求依照某种格局回复。
- 要求给出多种解决方案。
- 要求给出解决方案及起因。
- 要求回复的字数等。
举例来说，如果我想学习培修技术，下方的 提醒 2 比 提醒 1 的后果品质好很多。大家能够实际操作看看。
提醒词 1：
如何学培修
提醒词 2：
我是一名电工（角色），工作时长两年半（工夫），最近发现自己的工作能力陷入瓶颈（事件），我应该如何在 3 个月内晋升本人的实力（束缚）。我在北京市（地点）。请基于以上背景信息，请给出我五种操作性强的晋升培修能力的办法（冀望答复）。
2. 诘问技巧
因为 ChatGPT 善于框架性答复问题，用户须要自行辨认答案中的要害信息。在发现有用的信息后，能够通过诘问技巧继续开掘。
提醒：
我是一名 24 届应届毕业生，该当如何筹备找互联网方向的工作，间隔秋招还有 3 个月。我在中国。
诘问提醒：
该当如何晋升本人获取行业资讯的能力？
持续诘问：
该当如何晋升获取行业新闻和征询的筛选能力？
持续诘问：
有没有具体的信息整顿的技巧？
通过逐层诘问，能够抽丝剥茧，直至找到具备参考价值的具体口头计划。
须要留神 ，像人一样，ChatGPT 有时会遗记你已经通知过它的局部信息。因而，在理论利用中， 诘问倡议带上初始问题的要害信息 ，以避免要害 背景或束缚 失落。
如果它的答复呈现谬误，你也能够在诘问中指出谬误并要求给出正确的答复。
进阶篇
把握了根底篇的能力，对于日常工作曾经能够起到很大的帮忙了。进阶篇能够帮忙大家解决更简单的问题。
1. 示例法
示例法是一种形容【冀望答复】的办法。当您心愿 ChatGPT 以某种格调输入后果时，能够向其提供一个示例，它会参考示例进行输入。例如，提供一份示例周报，ChatGPT 将生成与示例格调、格局都统一的周报。
2. 为 ChatGPT 指定角色
这是一种乏味的拟人化用法，在网上的各种提醒宝典中经常出现。如果不指定角色，ChatGPT 的答复通常是中性的分条输入。让其表演某个角色，能够取得更口语化的答复，但这并不会实质上进步答复内容的品质。以下是两种问法，大家能够自行尝试：
提醒案例 1：
为一台笔记本电脑撰写产品评论
提醒案例 2：
你是一名技术专家，请撰写一篇主观而且信息丰盛的产品评论，强调新笔记本电脑的弱小特点。
3. 思维链（CoT）- 解决多步问题。
当须要 ChatGPT 实现多步操作或紧密逻辑推理的问题时，思维链是一种极为无效的技术。它能够加强上下文之间的分割，帮忙 ChatGPT 更好地了解上下文之间的依赖关系。
提醒案例 1：
- 评估团队现状：请介绍如何辨认和剖析团队在合作方面存在的问题，例如沟通不畅、不足明确的指标或责任不清晰。
- 设定明确的团队指标和角色：在评估了团队现状之后，请提供一些倡议，如何设定明确的团队指标并为每个成员调配明确的角色和责任。
- 建设高效的团队沟通与合作：在设定了指标和角色之后，请分享一些策略和工具，以进步团队成员之间的沟通成果，增强合作，从而解决之前辨认出的团队合作问题。
在解决简单推理时，阐释推理逻辑，对 ChatGPT 正确推理十分重要，可能帮忙他做到触类旁通，否则就可能推理失败。
提醒案例 2：
哪种办法是更快的回家形式？选项 1：乘坐 10 分钟的公共汽车，而后 40 分钟的公共汽车，最初 10 分钟的火车。选项 2：乘坐 90 分钟的火车，而后骑行 45 分钟，最初 10 分钟的公共汽车。
选项 1 须要 60 分钟，即 10+40+10 = 60 分钟。选项 2 须要 145 分钟，即 90+45+10=145 分钟。因为选项 1 须要 60 分钟，选项 2 须要 145 分钟，因而选项 1 更快。（阐释问题 1 的推理逻辑的局部，要求其解答问题 2）
哪种办法是更快的下班形式？选项 1：乘坐 1000 分钟的公共汽车，而后半小时的火车，最初 10 分钟的自行车骑行。选项 2：乘坐 800 分钟的公共汽车，而后 1 小时的火车，最初 30 分钟的自行车骑行。
简言之，对人来说比拟容易了解的多步推理，对 ChatGPT 来说有些艰难，应用思维链技术能够升高 ChatGPT 的了解老本，从而晋升输入的品质。
一些其余类型的利用案例
1. 润色文章
ChatGPT 善于润色文章。你能够将本人的文章发给它并要求润色，以打消错别字和优化文案。
然而，ChatGPT 仅实用于初步润色，因为它的润色能力只能确保上限。譬如本文，我在交给 ChatGPT 润色后，至多又改了 3 遍。文章的内核是作者的思维，应用 ChatGPT 辅助写作，作者能够将更多精力投入到构思中。
2. 总结文章
因为 ChatGPT 十分善于总结文章要点，你能够将文章发送给它并要求提炼文中的次要论点和论据。输入品质通常很高。目前曾经呈现了一些利用 ChatGPT 能力剖析文章的产品。比拟举荐的相干产品是 ChatDOC，预计国内相似产品将在不久后迅速涌现。以前叫 PDF 阅读器的产品，可能很快都要降级为 PDF 分析器。
3.EXCEL 利用
Excel 公式学习不存在了。只须要形容想要对 EXCEL 中数据进行的剖析维度，ChatGPT 会在简略场景下提供公式，而在简单场景下告知您每一步应如何操作。因而，能够做到在没有任何数据泄露危险的前提下，颠覆了已有的 Excel 应用流程。
提醒案例 1：
应用透视表对产品销售进行汇总：假如在一个数据表中，A 列蕴含产品名称，B 列蕴含销售日期，C 列蕴含销售额。请领导如何创立一个透视表，以展现每个产品的累计销售额。
提醒案例 2：
图表中“列”代表每天销量，“行”代表省区，当初须要迷你图，应该如何操作，以展现出各个省区每天的销量曲线。
4. 提数
同样的，ChatGPT 也精通提数语句，精确的形容想要提数和链表的形式，就能够输入代码。如果公式没有跑通，还能够征询谬误的起因，chatGPT 还能够依据提供的谬误起因批改语句。
提醒案例：
计算每个产品类别的月度销售额：有两个表格，一个名为 sales（蕴含销售记录），另一个名为 products（蕴含产品信息）。sales 表中有 sale\_id（销售 ID）、product\_id（产品 ID）、sale\_date（销售日期）和 sale\_amount（销售额）列。products 表中有 product\_id（产品 ID）、product\_name（产品名称）和 product_category（产品类别）列。请给出一个 SQL 语句，按产品类别和月份汇总销售额。
六、如何在工作中高效使用“提醒”
当初咱们曾经晓得了 ChatGPT 在多场景利用技巧，那么如何将其使用于日常工作以提高效率呢？
从宏观上看，次要分为两个阶段：
①基于工作流程的 AI 提效。
②基于 AI 的流程优化。第 2 个阶段须要以第 1 个阶段为基石。
第一个阶段曾经能够无效的帮忙大家晋升工作效率，倡议采纳如下办法进行实际操作：
1. 确定工作场景：
应用 WBS 工作合成技术技术，对本人的工作内容进行合成。
2. 梳理工作流程：
基于合成后的子模块，梳理出 SOP。
3. 确定问题类型：
定义 SOP 中各个环节的次要问题。判断次要解决问题的重复劳动占比。实践上，只有是依附电脑的重复劳动，ChatGPT 都能提效。
4. 积淀提醒模板：
一直积攒针对某类特定问题的提醒模板。后续再解决同类问题时，替换关键词即可。
七、总结
总的来看，ChatGPT 具备很好的解决重复性、规律性问题的能力。它 解放 了人们在电脑上进行重复劳动的 生产力 ，使得人们能够将更多精力投入到施展“主观能动性”的工作中，譬如面对简单业务场景的剖析和拆解。 人类最为贵重的“思维”，变得更值钱了。
八、一点随想
上周末加入微软 CTO 韦青学生的分享，他也在一直学习人工智能的最新常识。然而，他示意如果授课者宣称曾经把握了 ChatGPT 的利用，他将不会加入这样的课程，因为他认为目前还没有人可能齐全了解这一技术的潜在价值。
我对此深感认同。我所分享的内容仅仅是我对 ChatGPT 的一些初步了解，如果能对大家有一些启发，那是我的万幸。我只心愿能与大家一起一直学习、继续提高，独特迎接 AI 新时代的到来。
