如何高效使用GPT | GPT使用建议和问题解答
编辑导读：
如何高效使用GPT？本文为您提供了几点建议：1. 划重点精准简洁表达问题；2. 提供清晰的背景信息；3. 多角度提问。同时，作者还分享了与用户交流中的一些经验，并解释了GPT的语言处理方式。虽然GPT在处理复杂问题时可能存在一些限制，但通过拆分问题、提供明确背景信息，可以获得更好的效果。欢迎大家试用GPT并留言反馈问题，作者将通过文章方式分享解决方案和使用技巧。
上周提供给大家GPT的试用链接以后，接到一些热心朋友的反馈，问题主要集中在GPT不能很好的理解自己的意图，无法达到自己的预期。
这里就上周的问题给大家几点建议，帮助大家高效使用GPT，欢迎大家继续私信或者留言反馈自己遇到的问题。
建议1: 划重点精准简洁表达问题。在回答问题时，要注意语言表达的准确性和简洁性，尽量避免模糊、含糊不清、冗长和复杂的表达方式。如果涉及的问题本身比较复杂，需要自己拆分成若干简洁的单个问题，得到答案后自己拼接。
建议2：提供清晰的背景信息。在提出问题时，需要尽可能提供清晰的背景信息，以便模型更好地理解和回答问题。例如，在提问“什么是深度学习？”时，可以先简单介绍一下深度学习的定义和应用场景。
建议3：多角度提问。可以从多个角度去思考问题，这样可以得到更全面的答案，可以提前在搜索引擎搜索问题的关联关键词，在提问时可以多关键词的提问。
下面是我上周跟一个留言朋友关于如何问答的部分交流内容，希望对大家理解如何使用GPT有一些帮助。
留言朋友的问题：
问题1：中国目前做ai大模型的公司有哪些，各自的进展。
GPT的回复：
目前，中国在AI大模型的研究和应用方面取得了很多进展。以下是一些主要的公司及其进展情况：百度： 百度在NLP领域的研究比较深入，其推出的ERNIE、XLNet等模型都获得了不错的成果。此外，百度还在图像识别、语音识别、机器人等领域进行了大量探索与尝试。阿里巴巴： ………..此处省略部分回复………
现在虽然GPT用起来比较便利，但是如果我们把AI当作一个人做正常语言交流，你就会觉得他很高冷，回答只有寥寥几句，很多问题输出不详细。这其实是跟目前问答机器人所使用的自然语言处理（NLP）模型有关。
自然语言处理大概有以下几种方式：
1. 文本分类：NLP可以使用文本分类的方式来识别用户的意图。例如，当用户说“我想了解天气预报”时，NLP会将其识别为“查询天气”的意图。
2.命名实体识别：命名实体识别是指NLP技术从文本中抽取出具有特定含义的实体，如人名、地名、组织机构等。通过识别这些实体，可以帮助NLP更好地理解用户的意图。例如，当用户说“预订从上海到北京的飞机票”时，NLP可以通过命名实体识别技术提取出“上海”和“北京”，并确定用户的意图是“预订机票”。
3.关键词提取：关键词提取是指识别文本中最重要的关键词或短语。在识别用户意图方面，可以通过关键词提取技术来确定用户意图所涉及的关键词和主题。例如，当用户说“附近有什么好吃的餐厅？”时，NLP可以通过关键词提取技术，找出“附近”和“餐厅”等关键词，并识别用户的意图为“查询周边美食”。
4.上下文理解：NLP需要考虑上下文环境来理解用户的意图，而不仅仅是单独分析每个输入。例如，当用户说“我想预订一张明天从北京到上海的火车票”，NLP不仅需要识别用户的意图是“预订火车票”，还需要正确理解“明天”、“北京”和“上海”的含义。
在实际对话中，前三种方式的处理效果较好，但是上下文方式因为模型要做关联决策这些操作，所以我们的一个问题问的越复杂，机器人理解起来就越难，决策因素越多，表现的就越傻，这是目前存在且没有被很好解决的难题。
所以再强调一次，对我们使用GPT的人来讲，最好的方式就是把我们的问题拆成一个个简短问题来问他，效果会更好。
例如上面这个朋友的问题，我在使用的时候就会拆分成三个问题。
问题1：介绍下中国做人工智能大模型的公司
得到的回复和上面朋友的差不多
中国做人工智能大模型的公司有：百度：拥有中国领先的自然语言处理和人工智能技术，在中文领域有着深厚的积累，成功构建了国内最大的语义大模型。此处省略……
继续问题1深入问：分别说一下百度、阿里云、腾讯、字节跳动在自然语言大模型方面的业务情况
百度：
百度通过大规模的预训练模型，实现了搜索引擎和多种业务场景的领先性能，比如语音识别、自然语言处理、知识图谱等。百度自然语言大模型以ERNIE 1.0为代表，1.0 在跨模态方面有不错的进展，跨模态主要包括文本跨语言模型、中英文跨模态模型、图文跨模态模型，以及最近基于知识图谱的跨模态任务。同时，百度也在通过新一代的大模型，如ERNIE 3.0、文心大模型等，持续提升在跨模态方面的能力。 此处省略……
是不是回复就丰富了一些了
继续问题2深入问：请详细说一下百度 文心一言 的研发过程
文心一言是百度依托飞桨、文心大模型的技术研发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言的研发过程可以分为以下几个阶段：基础技术研究：百度通过多年的技术积累此处省略……
是不是回复就更丰富了。
最后，目前国内的GPT服务有很多代理IP被封掉了，咱们的试用网站还是可以继续使用的，只要关注公众号就可以自动获得试用链接和授权码。
欢迎大家继续试用GPT并给我留言遇到的问题，我会帮助大家解决GPT的使用问题，并抽取共性问题通过文章方式让更多人了解如何用好GPT工具，咱们一起用好AI工具辅助我们高效工作。
在实际对话中，GPT使用的自然语言处理模型可能存在一些限制，导致回答不够详细。作者介绍了几种NLP处理方式，包括文本分类、命名实体识别、关键词提取和上下文理解。其中，上下文理解是个相对困难的问题，因为需要处理多个相关决策因素，所以作者建议将复杂问题拆分为简短问题来提问。最后，作者提到了GPT服务的可用性，并鼓励大家继续使用并留言反馈问题。
GPT作为一种强大的语言生成模型，在各个领域都展现了广泛的应用前景。虽然存在一些限制，但通过合理的提问方式和适当的背景信息，可以最大程度地发挥GPT的优势。我相信随着技术的不断发展和改进，GPT将会越来越好地满足用户需求。同时，积极参与试用GPT并反馈问题的用户也可以促进模型的优化和改进，共同推动AI工具的发展。
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