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：

  1. 把你的【提醒】分解成一个个词汇或片段（称为token）。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：

  1. 角色(WHO)——包含你的角色以及相干的角色。
  2. 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。
  3. 事件(WHAT)——具体产生的事件。
  4. 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：

  1. 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。
  2. 要求依照某种格局回复。
  3. 要求给出多种解决方案。
  4. 要求给出解决方案及起因。
  5. 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：

  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。
  2. 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。
  3. 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。