经验：调教 200 多个 ChatGPT 模型后的经验分享
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经验：调教 200 多个 ChatGPT 模型后的经验分享
大家好！我是云飞，盈腾科技创始人，一个有十五六人小团队的创业者。从去年 12 月布局 ChatGPT 的应用到现在已经将近快 4 个多月了。
期间利用基于 ChatGPT 的 API 部署的本地机器人大大提高了我司图文业务的人效，原先需要 11 个人负责的图文业务降到现在的 4 个人负责。
可以链接我：1764186151 ，记得加备注“帖子”
我认为在 ChatGPT 使用门槛不断降低的情况下，决定能否真正将其转化为生产力的因素就是“调教精度”。
之前在星球分享过 ChatGPT 调教的三板斧，今天逐一来详细分析和分享一下，它们分别是：
1.
它能识别自然语言逻辑的描述，但它更擅长识别计算机语言逻辑的描述；
2.
它能识别自然语言，但它更擅长专业语言；
3.
它能识别中文，但它更擅长英文；
最终，结果质量的好坏、精准度很大程度上取决于这几个“更”。
本文整体结构分为两部分，第一部分是三板斧的详细解释和使用方法，第二部分是 6个可以直接使用的调教方法。
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-更新记录
3.27新增ChaGPT反向生成优化prompt
3.22新增自定义回答的案例1个
3.20新增精准调教模型常用词13个
❤️
温馨提示：
1.针对文中涉及的代码部分，不懂技术的童靴可以略过，不影响你的后文阅读。调教方法部分各模块是相互独立的。
2.本文会长期更新，以此作为针对 ChatGPT 调教方法这个主题和圈友们长期对话的窗口。
好，接下来逐一解释一下“三板斧”
一、ChatGPT 调教"三板斧”
①它能识别自然语言逻辑的描述，但它更擅长识别计算机语言逻辑的描述；
我们平时说话时使用的语言就是自然语言。通常，我们使用自然语言时有两重模糊性，语义模糊性+逻辑模糊性。在自然语言中，一个词或一个短语可以有多种含义或解释，而且这些含义或解释可能是模糊的，即存在歧义。这是由于自然语言的复杂性和多样性所导致的。
一个词在不同的上下文中可以有不同的意义。
例如，单词“冷”可以表示温度低，也可以表示情感冷淡，还可以表示冷静等。同样，一个短语在不同的语境中也可能有不同的含义。例如，短语“打开窗户”可以表示打开窗户以获得新鲜空气，也可以表示打开窗户以进入房间。
除了多义性，自然语言还存在一些其他的模糊性。
例如，一些词或短语的含义可能取决于讲话人或听话人的文化、背景或经验。咱们中国的文化环境和西方有很多差别，这对生成结果也会有影响 。此外，口语和书面语之间也存在差异，同一个词在口语和书面语中可能有不同的含义。
这种模糊性使得自然语言处理任务变得困难，例如文本处理、机器翻译和情感分析等。因此，在自然语言处理中，需要使用各种技术来尝试减少这种模糊性。