ChatGPT提示词编写系列教程内容概述
本文件提供了ChatGPT提示词编写系列教程的详细内容概述，帮助你了解每个教程的核心内容、学习目标和适用场景。
第一部分：大语言模型基础
1. 什么是大语言模型(LLMs)
核心内容：
- 大语言模型的定义和基本概念
- 语言模型的发展历程和关键里程碑
- 语言模型如何理解和生成文本的基本原理
- LLM与传统语言模型的区别
学习目标：
- 理解大语言模型的基本工作原理
- 掌握语言模型的核心概念和术语
- 了解大语言模型的发展背景
适用场景：
- 初学者建立对AI和LLMs的基本认知
- 希望深入理解AI技术原理的用户
2. 大语言模型的开发
核心内容：
- 开发大语言模型的三大关键因素：数据、算法和算力
- 不同类型的训练数据及其特点
- 常用的算法库和框架
- 计算资源需求和成本估计
- 中文数据在LLMs中的地位和挑战
学习目标：
- 了解大语言模型开发的关键组成部分
- 理解数据质量对模型性能的影响
- 认识到算法和算力在模型开发中的作用
适用场景：
- 对AI技术开发感兴趣的用户
- 希望了解LLMs局限性和优势的用户
第二部分：提示词编写核心技巧
3. 技巧1：明确”要做什么”和”不要做什么”
核心内容：
- 为什么明确指令比仅说”不要做什么”更有效
- 如何清晰地表达你的需求和期望
- “要做什么”和”不要做什么”的合理使用场景
- 实例对比和效果分析
学习目标：
- 掌握清晰表达需求的方法
- 理解指令明确性对AI输出的影响
- 能够根据场景选择合适的指令方式
适用场景：
4. 技巧2：包含示例
核心内容：
- 示例在提示词中的重要作用
- 如何编写有效的示例
- 示例数量和质量的平衡
- 不同类型任务的示例设计
学习目标：
- 掌握通过示例引导AI的方法
- 能够根据任务类型设计合适的示例
- 理解示例对AI输出质量的影响
适用场景：
- 产品命名、内容创作等创意任务
- 格式转换、风格模仿等需要特定输出格式的任务