参考文档：chatGPT官方文档和其余国内大模型输出结果
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chatGPT官方关键词使用建议： Awesome ChatGPT Prompts | This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.
一、大模型相关概念和简介
本文所有使用技巧不仅包括chatGPT，也可应用于其它国内的百度的【文心一言】，阿里的【豆包】，暗之月夜的【kimi】等等：可参考AI工具集的【AI对话聊天】的工具：AI工具集 | 700+ AI工具集合官网，国内外AI工具集导航大全
1.1 大模型概念和原理
表格输出chatGPT大模型和机器学习和深度学习，自然语言，定义和概念、原理、重要性，优势，劣势，跟其它相关技术联系和结构，实际解决问题，应用什么场景，结论。
| 定义和概念 | 原理 | 重要性 | 优势 | 劣势 | 与其他技术的联系和结构 | 实际解决问题 | 应用场景 | 结论 | |
| ChatGPT大模型 | 基于Transformer架构的自然语言生成模型 | 通过大规模预训练和微调生成自然语言文本 | 改进人机交互，提升自然语言生成质量 | 生成文本流畅自然，能处理多种语言任务 | 需要大量计算资源，可能产生偏见和错误信息 | 结合NLP、机器学习和深度学习技术，使用云计算资源部署 | 自动化写作、对话生成、语言翻译 | 客服机器人、内容创作、教育辅助 | 在自然语言生成领域表现出色，具有广泛应用潜力 |
| 机器学习 | 通过数据训练模型以进行预测或分类 | 利用统计学和优化算法，基于数据进行训练和预测 | 提高数据处理和分析能力，推动智能化应用 | 能处理大规模数据，广泛应用于各领域 | 需要大量高质量数据，可能过拟合 | 是深度学习的基础，与统计学、数据挖掘联系紧密 | 图像识别、语音识别、预测分析 | 金融风控、医疗诊断、推荐系统 | 是人工智能的核心技术，广泛应用于各个行业 |
| 深度学习 | 基于多层神经网络的机器学习方法 | 使用多层神经网络进行特征提取和学习 | 在处理复杂数据和任务时具有显著优势 | 自动特征提取，能处理非结构化数据 | 计算复杂度高，需大量训练数据 | 是机器学习的一个子领域，与计算机视觉、NLP密切相关 | 目标检测、语音合成、自然语言处理 | 自动驾驶、智能监控、虚拟助手 | 深度学习推动了人工智能的进步，解决了许多复杂问题 |
| 自然语言处理（NLP） | 处理和理解人类语言的技术 | 基于语言模型、统计方法和规则进行语言处理 | 改进人机交互，使机器理解和生成人类语言 | 处理自然语言文本，支持多种语言任务 | 理解语境和歧义存在挑战 | 结合机器学习和深度学习，使用语言模型如BERT和GPT | 文本分析、情感分析、语言生成 | 语音助手、翻译服务、信息检索 | NLP是人机交互的重要技术，提升了语言处理的智能化 |
1.2、为什么chatGPT模型这么重要和轰动跟传统的搜索引擎有何区别
1.2.1 chatGPT的重要性
自然语言处理的突破:
理解和生成: ChatGPT能够理解复杂的语言结构，并生成流畅且上下文相关的文本。这种能力远超以往的NLP技术。
多任务处理: 能够处理从回答问题、撰写文章到编写代码等多种任务，显示出高度的通用性。
用户体验的革命:
对话式互动: 提供自然、直观的交互方式，使得用户与机器的互动更接近于人类之间的交流。
即时响应: 能够实时生成回答，提升了用户体验的即时性和互动性。
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广泛的应用领域:
自动化客服: 提供快速、准确的客户支持，降低人工成本，提高服务质量。
内容创作: 辅助撰写文章、生成创意内容，提升生产效率。
教育辅助: 通过定制化的回答帮助学习者理解复杂概念，提供个性化教育。
1.2.2 跟传统的搜索引擎有何区别
| 特性 | ChatGPT | 传统搜索引擎 |
| 交互方式 | 对话式互动，生成自然语言回答 | 基于关键词的搜索，返回相关网页链接 |
| 信息处理 | 理解上下文，生成定制化回答 | 提供信息索引，用户需自行筛选信息 |
| 响应类型 | 提供直接答案和解释 | 提供信息源，用户需点击链接获取内容 |
| 应用场景 | 内容生成、语言翻译、教育辅助、客服等 | 信息检索、网页导航 |
| 智能化程度 | 高度智能化，能够进行复杂对话和任务 | 依赖于用户输入的关键词，智能化程度较低 |
1.2.3 该项技术发展的价值和意义
1. 提升生产力和效率
自动化任务：大模型可以自动化执行许多复杂且重复性的任务，如撰写文档、生成代码、数据分析等，大大提高了工作效率。
智能辅助：提供智能建议和决策支持，帮助人们在各个领域做出更明智的决策，从而提升整体生产力。
2. 推动创新和技术进步
新应用开发：大模型技术催生了大量新应用，如智能客服、虚拟助手、内容生成工具等，推动了技术创新和应用普及。
跨领域融合：推动人工智能与其他领域的融合，如医疗、金融、教育等，促进了各行业的技术进步。
3. 改善人机交互体验
自然语言理解和生成：ChatGPT等大模型通过理解和生成自然语言，使得人机交互更为自然和高效，显著改善用户体验。
个性化服务：能够根据用户需求和上下文提供个性化服务，满足用户的特定需求。
4. 促进教育和知识普及
个性化教育：通过提供个性化的学习建议和辅导，帮助学生更好地理解和掌握知识。
知识普及：通过智能对话和信息检索，降低了获取知识的门槛，使更多人能够便捷地获取信息。
5. 社会和经济影响
就业新机会：虽然自动化技术会替代部分工作岗位，但也创造了新的就业机会，尤其是在AI开发和管理等领域。
经济增长：推动了新兴产业的发展，促进了经济结构的优化和增长。
总结：ChatGPT和大模型技术的发展代表了人工智能领域的重要里程碑，具有提升生产力、推动创新、改善人机交互、促进教育普及和增强社会治理等多方面的价值和意义。它们不仅推动了技术革命，改变了人类的生活和工作方式，还引发了广泛的公众兴趣和讨论，对未来社会和经济发展具有深远的影响。
1.3、使用大模型注意点和问题
时间问题：ChatGPT目前不联网有截至时间，无法提供时间截至点之后的事件和信息。
版权问题： ChatGPT无法提供受版权保护的具体内容，包括书籍、歌曲歌词等。 例子： "请提供《学会提问》的摘录。"
敏感信息不会有结果： ChatGPT不应该用于生成或传播具有攻击性、涉及个人隐私的内容。例子： "请帮我找到某人的电话号码。"
虚假信息和极端观点不会有结果： ChatGPT有时可能生成不准确或虚假的信息。例子： "告诉我一些未经证实的医学疗法。"
过度使用： 在短时间内过度使用ChatGPT可能导致临时限制。例子： 在短时间内发送大量请求而没有明确目的。连续不断地向ChatGPT发送问题而不等待合理的响应时间。
语境理解问题： ChatGPT在理解上下文和复杂问题时可能存在挑战，导致生成的回答不够准确或相关。
二、chatGPT高效使用说明
2.1 元问题：我想高效使用chatGpt，我应该问哪些问题？
针对基本操作问题、高级使用技巧、技术限制与解决方案等不同答案，我挑取【有哪些提问方式可以提高chatGpt回答准确性？】和【怎样让chatGPT回答更具创意或深度？】
2.2 有哪些提问方式可以提高chatGpt回答准确性？
chatGPT回答：
- 清晰明了的问题： 确保你的问题清晰明了，不含糊不清。避免过于宽泛或抽象的提问。
- 详细说明背景： 在提问时，附上问题相关的详细背景信息，这有助于ChatGPT更好地理解上下文。
- 限定范围的问题： 如果可能，将问题限定在特定领域或主题，以获得更专业的回答。
- 要求解释或提供例子： 如果你需要更详细的解释或实际例子，可以明确地表达这一需求。
- 引导性问题： 通过引导性问题，逐步深入探讨特定主题，帮助ChatGPT更全面地回答。
- 请求不同角度： 如果问题允许，可以请求ChatGPT从不同角度或解释不同观点，以获取更全面的信息。
- 信息验证： 使用ChatGPT验证已有知识或获取事实性信息，确保你的理解是准确的。
- 创造性问题： 提出一些创造性的问题，以激发ChatGPT提供更有深度的回答。
- 关注具体细节： 如果你关心特定的细节或具体信息，明确地提出这方面的问题。
- 提供上下文反馈和追问： 如果你已经讨论过一些内容，可以提供先前对话的上下文，帮助ChatGPT更好地理解。
2.3 怎样让chatGPT回答更具创意或深度？
chatGPT回答：为了让ChatGPT的回答更具创意或深度，您可以采用以下方法和技巧：
提出开放式问题
开放式问题可以鼓励ChatGPT提供更详细和全面的回答。
示例: "你认为未来十年内，人工智能将如何改变我们的生活方式？"
设定假设情境
假设情境可以激发创意和想象力，让回答更具创新性。
示例: "如果所有城市都采用自动驾驶汽车，社会和经济会发生哪些变化？"
要求多角度分析
请求从不同角度进行分析可以提供更深刻的洞察。
示例: "请从经济、环境和社会角度分析一下核能发电的优缺点。"
鼓励创意思维
鼓励模型提出新颖的或创新的观点。
示例: "设计一个新的社交媒体平台，它的主要特色和功能是什么？"
寻求深入解释
要求对某个主题进行深入解释或详细阐述。
示例: "详细解释一下区块链技术的基本原理，以及它的主要应用场景。"
使用反问和辩论技巧
提出反问或要求辩论某个观点，激发深度思考。
示例: "有人认为虚拟现实会取代传统的教育方式，你怎么看？请列出支持和反对的观点。"
参考创意范例
要求模型参考创意范例，进行类似的创意输出。
示例: "请根据《小王子》的风格，创作一个关于友情的短篇故事。"
2.4 chatGPT-4o官方说明文档
1. 提供背景信息
提供问题的背景信息可以帮助模型理解您的需求并提供更相关的回答。示例：
"我正在学习机器学习，你能解释一下什么是支持向量机（SVM）吗？"
2. 分解问题
将复杂问题分解成多个简单的问题可以让模型更容易回答。示例：
"首先，什么是机器学习？其次，监督学习和无监督学习的区别是什么？"
3. 明确输出格式
明确说明您期望的输出格式可以帮助模型提供更符合您需求的答案。示例：
"请提供一个用Python编写的快速排序算法的示例，并包含注释。"
4. 提供示例
提供示例可以帮助模型更好地理解您的要求。示例：
"请写一段Python代码，输入一个列表并返回该列表的反转。例如，输入[1, 2, 3]，输出[3, 2, 1]。"
5. 设定角色
设定模型的角色或风格可以让回答更符合您的预期。示例：
"你是一个专业的金融顾问，请解释一下投资组合多样化的概念。"
通过以上方法，您可以显著提高提问的质量和ChatGPT回答的准确性和深度。
三、使用chatGPT通用技巧
3.1 chatGPT无敌方向：搜索、编程、写作，翻译，推理
常用请翻译、请推荐、请总结、请润色、请写代码
案例问题1：表格按照粉丝量从高到低排序输出5个专注男性护肤的博主名，粉丝量，专注领域，优势，劣势，具体推荐的产品，目前名声和八卦，并给出他们的抖音频道链接或者官方微博链接。
案例问题2：你是最权威的翻译家，请使用更漂亮、更优雅、更学术、高级准确的单词和句子表达相同含义帮我用英文翻译道德经第一章内容，保证检输出内容可以出版。
案例问题3：你是李白，为了参加诗歌比赛，请使用最优雅汉字写出三首诗歌，其中必须包含【春江花月夜】的七言绝句，保证输出质量和高度可以发版。
3.2 反客为主：直接问问题本身（元问题），不断深度追问
第一部分让chatGPT-4o自己的回答就属于反客为主，针对最关键问题不断深问
案例问题：如果我想了解《学会提问》这本书的核心内容，我怎样向chatGPT提问？
chatGPT回答：为了了解《学会提问》这本书的核心内容，您可以向ChatGPT提出几个结构化和具体的问题，以确保获得详细和准确的回答。以下是一些有效的提问方式和示例：
概述与背景
问题: “你能提供《学会提问》这本书的概述吗？”
这将帮助您了解这本书的整体主题和作者的意图。
主要思想与核心概念
问题: “《学会提问》这本书的主要思想和核心概念是什么？”
这有助于抓住这本书的精髓和关键理念。
章节总结
问题: “你能总结一下《学会提问》这本书的主要章节内容吗？”
通过章节总结，您可以获得更详细的结构化信息。
作者观点
问题: “在《学会提问》中，作者主要观点和立场是什么？”
了解作者的观点和立场可以帮助您更好地理解书中的论述。
关键技巧与方法
问题: “《学会提问》这本书中提到的关键提问技巧和方法有哪些？”
这将帮助您掌握书中实际应用的技巧。
实际应用
问题: “如何在日常生活或工作中应用《学会提问》这本书中的技巧？”
了解实际应用有助于将书中的理论转化为实践。
重要案例或示例
问题: “《学会提问》这本书中有哪些重要的案例或示例？”
通过案例和示例，可以更好地理解书中的概念。
读者反馈与评价
问题: “读者对《学会提问》这本书的评价如何？他们认为哪些部分最有价值？”
了解其他读者的反馈可以帮助您获得更多的参考意见。
具体示例
概述与背景
问题: “你能提供《学会提问》这本书的概述和作者简介吗？”
预期回答: “《学会提问》是由尼尔·布朗（Neil Browne）和斯图尔特·基利（Stuart Keeley）合著的一本书，旨在帮助读者提高批判性思维能力，通过有效提问来深入理解问题。”
主要思想与核心概念
问题: “《学会提问》这本书的主要思想和核心概念是什么？”
预期回答: “本书的主要思想是通过学习提问技巧来提高批判性思维。核心概念包括如何识别和评价论点、如何提出开放性问题和封闭性问题、以及如何通过提问来澄清和分析信息。”
章节总结
问题: “你能总结一下《学会提问》这本书的主要章节内容吗？”
预期回答: “书中主要章节包括：1. 介绍提问的重要性；2. 如何识别论点；3. 提问技巧的基本原理；4. 开放性问题和封闭性问题的应用；5. 实际案例分析。”
关键技巧与方法
问题: “《学会提问》这本书中提到的关键提问技巧和方法有哪些？”
预期回答: “关键技巧包括识别论点和证据、提出澄清性问题、评估论点的合理性、使用开放性问题来引导讨论，以及通过提问来发现隐藏的假设。”
实际应用
问题: “如何在日常生活或工作中应用《学会提问》这本书中的技巧？”
预期回答: “在日常生活中，可以通过提问来更好地理解他人的观点，评估信息的可靠性。在工作中，提问技巧可以帮助进行有效的决策、解决问题以及提高沟通效率。”
通过这些结构化和具体的问题，您可以从ChatGPT那里获得关于《学会提问》这本书的详细信息和深刻理解。
通过chatGPT的答复找到了快速了解一本书核心的方法论和提问题方式：《学会提问》一本书的概述和作者简介，核心思想，主要章节论据，解决或论述解决的问题，怎样实际应用。
背后的概念（记忆），原理（理解），实际应用的方法论引出通用技巧二高效公式，后续做主题阅读更多《学会提问》的方式找到（分析，综合，评价）批判阅读的结论
对于读书场景直接提问：表格输出《学会提问》概述和作者简介，主要思想和核心概念，主要章节内容，关键提问技巧和方法有哪些，如何实际应用。
3.3 万能高效公式：定义角色+问题背景+任务目标+输出要求。找不懂的概念继续深问。
定义角色:如一个权威的领导人，专业的翻译、有多年经验的作家。或者具体某个人
问题背景：完成行业分析报告。你目前的水平，提升自己什么技能到什么层次或用于什么
任务目标：如补全、翻译、生成、分类、问答、总结
怎么做:举例子，详细步骤，如首先对输入的文本进行翻译，之后输出一份总结.
不要做(限制条件):如请勿捏造答案、若信息过时请提示..
输出要求：输出格式为段落文本、列表、表格、JSON、XML，输出多少个字以内...
输出目标融合布鲁姆教育目标分类法根据记忆，理解，应用，分析，综合，评价对应关键因素：问清定义和核心业务、相关概念、专业术语、重要性，优势，劣势，跟其它相关联系和结构，实际解决的问题，应用什么场景，结论，现实的实例。
案例问题1：你是教育部门最优秀的老师，我想了解布鲁姆教育目标分类法，请用最简单易懂的语言方式讲解，表格输出布鲁姆教育目标分类法的定义和核心业务、相关概念、专业术语、重要性，优势，劣势，跟其它相关学习方法联系，实际解决的问题，应用什么场景，结论。
案例问题2：
你是一个中国最权威的人工智能产品经理，
目前我在学习语言大模型产品业务（可更细化一个细分AI技术，如深度学习，机器学习），
目标让我详细懂得所有语言大模型相关业务，在工作中根据人工智能技术提升人工智能产品经理工作效率
请表格输出人工智能产品经理需要了解所有人工智能产品经理核心业务、核心概念、专业术语、核心问题、解决方式、应用场景、结论、未来将面临问题，行业中经典案例。
案例问题3：
你是一个标题生成器。
我要发表【大模型的提问技巧，掌握这个提问公式，就能大大提高大模型答案的质量，提高工作效率】文章博客标题在中国互联网上。
输出10个中文标题，标题要让观众觉得和他有关系、能给他带来好处、很有意思、能够让他有所期待，尽可能让观众觉得有关系、有好处、有意思、有期待。
每个标题不超过20个汉字，在网上能得到关注并提升阅读量。
3.4 创新头脑风暴：设定chatGPT角色跟你一起讨论，想出创新性和想法。
案例问题1：如果你是鲁迅，请根据《小王子》的风格，创作一个关于友情的300字短篇故事。
案例问题2：如果我要开发一款人工智能的产品，目标是有市场成本低可以赚到钱并满足用户需求，目前在中国可以做什么项目，分别站在投资商，公司CEO、互联网产品经理、研发工程师、使用用户角度，提供创新的设计思路。逐个发言。针对回答不断深入追问
案例问题3：预测2035年人类的生活方式，分别站公安，医生，金融学家，学术学家，教育学家，商业学家等角度，提出人工智能在2035年对社会会产生什么影响，表格输出不同角色讨论人工智能最有可能改变人类生活方式，优势，劣势，应用场景，人类面临最大问题，解决方式，结论？
3.5 批判性思考：根据八个论证部分批判性思维提问，锻炼批判性思维
八个论证部分进行论证批判：观点、论题、概念、事实、假设、立场、推理过程、结论。
案例问题1：任何观点，都是针对某个论题，基于特定的概念、证据事实和假设，站在特定的立场进行推理和解释，从而支持某个结论。 请问:有哪些批判性的提问句式，可以帮分别针对“观点”、“论题”、“概念”、“事实”、“假设”“立场”、“推理和解释的过程”、“结论”这8种基本结构进行批判性的提问?
案例问题2：
孙子曰：兵者，国之大事。死生之地，存亡之道，不可不察也，分别针对这个观点的论题，证据事实、结论、推理解释的过程、假设、概念、立场这7个论证部分进行批判。
案例问题3：马克斯针对于人工智能发展，提出【在我看来，人工智能比核弹更危险】观点，请搜索目前网上最新资料。针对这个观点的论题，证据事实、结论、推理解释的过程、假设、概念、立场这7个论证部分进行批判。
3.6 结构化思考：举出具体例子，自己隐性化知识显性化给chatGPT
问题越详细对应回答的越具体，把自己隐性化知识显性化给chatGPT。
案例问题1：帮我取10个标题，内容是关于: ChatGPT强大的翻译能力远超谷歌翻译、有道等翻译软件，能够帮你轻松应付英语学术论文的写作
举个例子:[独家揭秘]宝妈必看!简单的3招，她就让高一倒数的女儿逆袭上清华。
宝妈必看，这有关系，这是对宝妈说的。能上清华，这是有好处，都想让孩子上清华。3招逆袭，这是有意思，只要3招。独家揭秘，这是有期待，迫不及待想看
标题要求如下:1、观众看到标题之后，觉得跟他有关系，对他有好处，觉得有意思，让他有期待，就是要满足“有关系、有好处、有意思、有期待”这个原则。2、标题字数控制在20个字以内。
案例问题2：
不带例子的提问："如何在Python中遍历一个列表？"
带例子的提问："我有一个Python列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]，我想遍历它并打印出每个元素。请问如何实现？"
3.7 检验认知和提升认知：说清楚了解现状，让chatGPT检验
检验认知
1、对于xxx主题/技能，你认为哪些是我必须理解和掌握的核心要点？
2、我理解的xxx是这样的，你觉得我的理解对吗？
扩充认知：
1、我知道xxx的概念，我想知道更多关于xxx的信息。
2、我在xxx问题上遇到困难，你能提供一些可能的解决方案或建议吗？