我将介绍提示词设计和提示工程方面的一些高级技术，如果你还不熟悉提示工程，建议从《基础篇》开始。请务必记住，即使有效地使用了提示工程，你仍需要验证模型生成的响应结果。 因为精心制作的提示适用于某个特定方案并不一定意味着它能更广泛地推广到其他用例。

本手册中的所有示例都基于 GPT-4 模型和中文环境测试。

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前言

之前的文章《OpenAI创始人揭秘如何训练ChatGPT模型》给大家介绍了ChatGPT的训练方式，正是它的训练方式决定了，当我们鱼ChatGPT进行交互时，Prompt是一个关键的元素，Prompt是用户提供给模型的输入，它可以指导模型理解用户的意图和期望，一个好的Prompt可以帮助模型生成准确、有用的回复，提高交互的效果和用户满意度。你可以将prompt看作是与模型建立对话的开场白。它可以是一个问题、一个任务描述，或者是对话的开头,通过清晰明确地表达你的问题或需求，可以引导模型生成期望的回复。然而，编写一个有效的prompt并不容易，它需要一些技巧和注意事项，以确保模型能够正确理解你的意图并生成准确的回复，在接下来的内容中，我将介绍一些关于prompt的知识和最佳实践，帮助你更好地利用ChatGPT的潜力。

文章将会分为《基础篇》和《进阶篇》，大家按需阅读。

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前言

2023年5月24日，微软Build 2023开发者大会上，OpenAI的创始人Andrej Karpthy做了一场主题为State of GPT（GPT的现状）的演讲，内容非常干，有兴趣的可以去观看B站上其他UP主上传的视频（视频传送门），40分钟的演讲内容分两部分，第一部分讲了ChatGPT的训练原理和训练过程，这应该是官方第一次公开其模型的训练细节，其中就包括我最感兴趣的“语言模型如何变成对话模型”。第二部分介绍了如何使用ChatGPT帮助我们解决生活工作中的问题，提到ChatGPT的一些特性（模仿、记忆力、思考链），了解这些特性后能更好的使用ChatGPT在生活工作中解决问题和提高效率。
附上PPT下载

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