近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（如：chatGPT）逐渐成为科研领域的得力助手。在我们的科研探索中，chatGPT发挥了关键作用，为我们提供了前所未有的便利和支持。在本文中，我们将详细探讨如何充分利用chatGPT，让它为我们服务得更加出色。

大语言模型的多面才华 

ChatGPT作为一个强大的自然语言处理模型，具备多项出色技能，包括但不限于以下几个方面：

• 自然语言理解: ChatGPT 能够理解和解释用户输入的自然语言。它可以回答关于事实、定义、常识等方面的问题。

• 问题回答: ChatGPT 能够回答用户提出的问题，无论是关于历史事件、科学知识、技术问题、地理信息还是其他领域的问题。

• 文本摘要: ChatGPT 能够总结输入的文本，并生成简洁、准确的摘要，提炼文本中的关键信息。

• 对话系统: ChatGPT 能够模拟人类对话，与用户进行交互，回答用户的问题，进行日常聊天，提供建议等。

• 语言翻译: ChatGPT 具备基本的语言翻译能力，可以将一种语言翻译成另一种语言。

• 编程帮助: ChatGPT 能够提供编程方面的帮助，回答编程问题，解释代码，提供代码示例等。

• 创意性写作: ChatGPT 具备一定的创造性，可以帮助用户生成文章、故事、诗歌等文学作品。

然而，需要注意的是，chatGPT也有其局限性：

• 引用来源：虽然chatGPT可以生成似乎引用来源的文本，但重要的是要注意它们无法准确引用来源。这是因为他们无法访问互联网，也没有能力记住他们的训练数据来自哪里。因此，它们经常产生看似合理但完全是捏造的来源。

• 偏见：chatGPT在他们的回答中可能会表现出偏见，经常产生刻板印象或偏见的内容。这是因为它们是在可能包含有偏见信息的大型数据集上训练的。

• 幻觉：chatGPT有时在被问到他们不知道答案的问题时会“产生幻觉”或产生虚假信息。他们不是说他们不知道答案，而是经常产生一个听起来自信但不正确的回应。这可能导致错误信息的传播，在使用chatGPT执行需要准确信息的任务时应考虑到这一点。

• 数学：尽管具有先进的功能，但chatGPT经常难以完成数学任务，并且可能提供不正确的答案。

高级提示工程技巧介绍 

在使用chatGPT时，我们可以遵循一些指导原则或者使用技巧，以便其更好地为我们服务。

明确问题和指令 

具体问题: 确保问题具体明了，不要过于宽泛或模糊。指令应该明确表达用户期望的回答。

Bad prompt: "推荐一本书。"

Good prompt: "根据我的兴趣推荐一本关于人工智能的科普书。"

添加上下文: 在问题中提供必要的上下文信息，帮助模型更好地理解用户的需求。

Bad prompt:"告诉我关于宇宙的事情。"

Good prompt:"我对宇宙的黑洞现象很感兴趣，请解释一下黑洞是如何形成的。"

添加角色

添加角色为chatGPT带来了更多的可能性和实用性。比如，当chatGPT扮演医生角色时，它可以回答关于健康问题、疾病症状和治疗方法的咨询。作为面试官，它能够模拟真实面试场景，提供面试问题并评估答案。当chatGPT化身哲学家时，它可以参与深入哲学讨论，回答关于人生、道德和存在等问题。而作为老师，chatGPT可以为学生提供学科知识解答、学习建议和学术指导。这种角色扮演不仅丰富了用户体验，也提高了chatGPT在各个领域的适用性。

用户：你现在是一名历史学家，为我讲解第一次世界大战的背景和影响。

ChatGPT：...

使用符号分隔指令和文本

无论是总结还是提取，您都可能会输入大量文本。一个小的调整是使用""来分隔指令和内容。这提高了准确性，特别是对于多段落文本。没有分隔符的提示效果较差——人工智能很难区分指令和内容。如下面示例所示：

用户：请从以下文本中总结人工智能在医疗领域的应用。

"""

人工智能技术在医疗领域得到广泛应用。它可以帮助医生提高疾病诊断的准确性，加速医学影像分析的速度，并且在药物研发中发挥重要作用。另外，人工智能还能够改善患者的医疗体验，例如通过智能预约系统和健康监测设备。总的来说，人工智能为医疗行业带来了巨大的变革，提高了医疗服务的质量和效率。

"""

ChatGPT：...

通过使用""符号，用户清晰地表达了指令（总结文本中关于人工智能在医疗领域的应用的信息），同时chatGPT能够准确地识别并回答用户的需求。

零样本提示

在使用零样本提示时，我们可以引导chatGPT回答关于未提供上下文的问题。这种提示方式使chatGPT能够在没有具体背景信息的情况下回答用户的问题。以下是一个具体的例子：

用户：请回答以下关于太阳系的问题。

1.什么是太阳系的中心天体？

2.地球和其他行星之间的相对位置是怎样的？

ChatGPT：...

小样本提示

虽然chatGPT表现出卓越的零样本能力，但在使用零样本设置时，它们在更复杂的任务上仍然不足。小样本提示可以用作一种实现上下文学习的技术，我们在提示中提供演示，以引导模型获得更好的性能。这些演示可作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。

用户：

这个手机真是太好了！// 积极

这个软件太难用了，一点都不实用。// 消极

这本书写得相当精彩，推荐阅读。// 积极

这个餐厅的服务太差，不会再来了。// 

ChatGPT：消极

思维链提示

思维链提示通过引导chatGPT进行中间推理步骤，实现复杂问题的推理和解答。在使用思维链提示时，我们提供一个问题或情境，并请求模型逐步进行推理，将问题分解为一系列连贯的中间步骤。这种方法使得语言模型能够通过深思熟虑的推理过程，自我评估中间思维在解决问题方面的进展。

零样本思维链提示

在使用零样本思维链提示时，我们提供一个新颖的问题，并在问题描述结束后加上“Let's think step by step.”的指令。这个指令告诉模型我们希望以逐步推理的方式解决问题，即使模型之前没有见过类似的问题也能够进行深入的思考。模型在遇到这种提示后，会尝试通过逻辑分析、推断和综合思考，逐步构建起解决问题的思维链。在每个推理步骤中，模型会自省其思考过程，为我们呈现出详细的推理路径，使我们能够深入了解问题的解决思路。

自我一致性

在实际应用中，自我一致性方法通常用于处理对某一问题存在多种可能回答的情况。通过连续提问，可以观察到模型在不同回答中的一致性和稳定性。如果多次回答中有一个或多个答案是一致的，那么可以将这个共同点作为最终答案。这种方法尤其适用于对于事实性问题或客观性问题的回答，因为这类问题通常只有一个正确答案，而模型在多次回答中可能会围绕这个正确答案产生一定的波动。

生成知识提示

"生成知识提示技术"致力于在模型生成最终响应之前，要求大语言模型生成关于给定问题或提示的潜在有用信息。这个方法的目的在于引导模型在回答问题时不仅仅提供简单的答案，还要求模型主动思考并生成相关的知识背景或上下文信息，使得回答更加全面、深入和具有可解释性。

例如，假设你想写一篇关于某种动物的小博客文章，比如大熊猫。在要求大语言模型撰写博客文章之前，您可以要求它生成一些关于大熊猫的事实。这将有助于大语言模型撰写内容更丰富的博客文章。

思维树

思维树的核心思想是将问题解决过程分解为一系列中间步骤，每个步骤都是一个完整的语言序列。这些中间步骤构成了思维树的分支，每个分支代表了一种可能的推理路径或解决方案。模型可以在每个中间步骤上进行自我评估，判断该步骤对问题解决的贡献程度，并决定是否继续追踪该路径或尝试其他路径。

ChatGPT对科研工作的帮助

前期：智能导航的探险家

在课题调研和文献阅读的前期阶段，chatGPT充当智能导航的探险家角色。其出色的自然语言处理能力能够帮助我们迅速找到相关文献，了解不同学者的观点，快速建立起对课题的全面了解。以下是一个具体例子：

用户：请帮我查找关于太阳能电池技术的经典论文。

ChatGPT：...

中期：问题求解的智者

在实验设计和问题求解的中期阶段，chatGPT成为了智者伙伴。它不仅生成多种实验方案，还可以与我们共同思考并解决了实验中的难题。它能够迅速识别问题的关键点，提供多角度的思考方式，甚至通过对先前研究成果的分析，为找到可能的解决路径提供指导。

向chatGPT提问，我们可以获得详细、准确的解答，帮助解决实验设计和问题求解过程中的种种疑惑。其深度学习和推理能力为我提供了一个开放式的问题讨论平台，使得我们的研究不再受限于单一思路，拓宽了研究视野。

此外，在代码编写方面，chatGPT提供丰富的代码范例，并针对程序报错提供相应的解决方案。以下是一个具体例子：

用户：生成一段调用OpenAI API的示例代码。

ChatGPT：...

后期：智能创作的艺术家

在论文撰写和编辑润色的后期阶段，chatGPT被视为智能创作艺术家。论文写作是一个需要耐心和创造力的过程，而chatGPT的语言生成和优化能力提供了宝贵的支持。合理的论文结构、专业术语和丰富词汇由chatGPT提供，使得论文内容更加丰富和精准。

在论文的编辑和润色过程中，chatGPT的语言优势得以充分发挥。语法纠错、多种句式和表达方式的提供，使得论文在语言层面更加丰富和多样。以下是一个具体例子：

用户：将下面这段话用被动语态进行改写，并对语言进行润色，保证逻辑通畅、语句通顺。

""

...需要被改写的内容...

""

ChatGPT：...

结语

随着大语言模型的不断发展，我们将会看到chatGPT在科研领域发挥越来越重要的作用。掌握正确的使用技巧，善于引导chatGPT的回答，将会使得我们在科研工作中事半功倍。

参考文献

1 :https://learnprompting.org/docs/intro

2 :https://learningprompt.wiki/docs/chatgpt-learning-path

3 :https://www.promptingguide.ai/

4 :https://zhuanlan.zhihu.com/p/662192875

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