次输入人工智能提示时它不太可能准确地说出你正在寻找的内容。您需要编写、测试、改进、测试等等直到始终获得满意的结果。我建议在中或使用的集成来测试您的提示。与。-和-与不同。是您在周五晚上闲逛的对话机器人它内置了更多来自的指令。另一方面-和-是一种更原始的人工智能可以更公开地接受用户的指令。这里的提示适用于-和-但它们也可以适用于您的提示。在测试时您会看到一堆变量例如模型、温度、最大长度、停止序列等。掌握窍门可能有很多事情所以在开始时我建议只玩其中两个。温度允许您控制的创造力(范围为到)。分数越低机器人的创造力就越弱并且在相同的提示下更有可能说同样的话。

分数越高机器人就越

灵活并且每次您尝试相同的提示时它都会写出不同的响应。默认值对于大多数用例来说已经相当不错了。最大长度控制提示和响应的组合长度。如果您发现人工智能在句子中停止响应很可能是因为您已经达到了最大长度因此请增加一点并再次测试。提示符指南编写最佳-或-提示符的个技巧帮助机器人帮助您。如果您执行下面列出的每件事-并继续完善 德国 WhatsApp 号码 您的提示-您应该能够获得您想要的输出。提供上下文就像人类一样人工智能在上下文方面做得更好。准确地思考您希望人工智能生成什么并提供专门为此定制的提示。以下是一些通过添加更多上下文来改进提示的方法示例基本提示“撰写有关生产力的内容。

更好的提示“写一

篇关于生产力对小型企业的重要性的博客文章。”通过包含内容类型(“博客”)以及博客文章中具体涵盖的内容的一些详细信息机器人将会更有帮助。这是另一个例子这次有不同类型的细节。基本提示“写下如何在家训练狗。”更好的提示“作为一名专业 丹麦 WhatsApp 号码列表 训狗师给拥有一只三个月大柯基犬的客户写一封电子邮件说明他们应该在家训练小狗的活动。”在更好的提示中我们要求人工智能扮演特定角色(“训狗师”)并提供有关狗的年龄和类型的特定背景信息。我们还像前面的示例一样告诉他们我们想要什么类型的内容(“电子邮件”)。人工智能也可以改变其输出的写作风格因此如果这对您的用例很重要请务必包含相关上下文。