有效提示需要清楚说明任务、上下文、约束、示例和期望输出格式，并通过测试不断调整。文章介绍如何控制语气、提取结构化信息、要求列表或 Markdown，并让模型根据场景生成更合适的回复。提示优化能改善结果，但不能替代事实核验、评测和对模型边界的理解。

每家公司都可以通过聊天机器人直接访问他们的模型：OpenAI制造GPT-3.5和GPT-4，它们为ChatGPT和Microsoft的Bing提供支持（在Edge浏览器上访问它）。所以这是你的快速参考图表，归纳了LLM的状态： 前四个（包括Bing）都是OpenAI系统。Microsoft的Bing混合使用4和3.5，通常是GPT-4系列中第一个推出新功能的型号。最透明的选项：Adobe Firefly 最佳免费选项：Bing或Bing Image Creator（使用DALL-E），Playgound（允许您使用多个模型） 有四个大型图像生成器可供大多数人使用： 稳定的扩散，这是开源的，您可以从任何高端计算机运行。DALL-E，来自OpenAI，它被合并到Bing（你必须使用创作模式）和Bing图像创建器中。

许多作家会求助于ChatGPT或其他人工智能聊天机器人来编辑和完善自己的语气。这一点在用词上尤为明显： 即使使用 "轻松愉快"、"雄心勃勃"、"充满活力 "或 "富有教养 "等更细致的语气描述符，ChatGPT仍然会夸大其词。使用多个形容词可以防止 ChatGPT 抓住一个特定的词，从而产生更自然、更会话的反应。使用样本来训练 ChatGPT 所取得的效果甚至比一组细微的语气词更好。就拿这份文案的语气来说吧： Mailchimp 使用生成式人工智能来自动执行人工营销任务，如撰写初稿或可视化数据。为了创建 Mailchimp/Plaid 示例的结果，我首先向 ChatGPT 提供了一个人工智能广告示例，然后要求它编辑另一家公司的版本。现在，只需进行少量编辑（或向 ChatGPT 提出请求），就可以在撰写或编辑新内容时使用此回复为自己、同事或 ChatGPT 提供指导。请ChatGPT分析你的语气，并将答复保存起来，以备今后指导和提示工程之用。

作者使用 ChatGPT 作为写作助手，希望能够更高效地撰写技术文章。作者在撰写 Thoughtworks 技术雷达时，使用 ChatGPT 来协助完成 “blips” 和文章。作者希望通过使用 ChatGPT 和其他技术手段，提高技术文章的质量和效率。相反，我专注于将ChatGPT用于供公众消费的技术写作，从而将无意中向AI暴露专有信息的可能性降到最低。我们使用的提示是 "人类和AI面对面，使用先进的全息显示器进行合作的概念艺术，近距离，中长框"（稳定扩散v2-1\768-ema-pruned，模型哈希ad2a33c361，种子564306172）。Goals and expectations 目标和期望 当我第一次考虑使用ChatGPT作为写作助手时，我有几个具体的目标。归纳一下下面的笔记和讨论： 随着远程工作的兴起，我们继续看到聊天协作平台（如Slack、Google Chat、Microsoft Teams）被越来越多的人采用，随之而来的是 "ChatOps "的崛起。

根据我在 vault.pash.city 工作的经验，超过 40%的用户查询都是针对文档的。” 这个用例的受欢迎程度促使我开发了一个新的迷你应用：summarize.wtf Summarize.wtf 允许您上传任何文档——无论是 PDF、txt、ePub 还是 Docx——并生成不同长度的短（推文长度）、中（一个段落）或长（详细和全面）。对于足够短的文档，可以适应LLM（大型语言模型）长上下文窗口——范围从 16,000 到 32,000 个标记，或大约 32-64 页——任务是简单的。在基本层面上，Map-Reduce 是一个两步过程： 首先，文档的各个部分被归纳（地图）， 然后，这些小被组合成最终（Reduce）。因此，Map-Reduce 迄今为止是 AI 中最昂贵的方法之一。然后，您可以使用像 K-means 这样的聚类算法来识别这些簇，并从每个簇中提取中心点（或点的集合），以提取代表该主题簇的“平均意义”的代表性块。