GIGO，這是一個縮寫詞，可以追溯到 1957 年，當時美國陸軍的 William Mellin 向一名報紙記者解釋說，電腦受到輸入的限制。它的意思是「垃圾輸入，垃圾輸出（Garbage In, Garbage Out）」，它適用於當今令人難以置信的生成式人工智慧工具，就像它適用於 1957 年那些笨重、老式的基於電腦設備一樣。
對於像 ChatGPT 這樣的 AI，有許多機會出現垃圾輸入和垃圾輸出。請記住，我們確實不知道 ChatGPT 訓練中輸入了什麼內容。我們知道，人工智慧對事實的感知是如此流暢，它幾乎有資格成為政治家。事實上，OpenAI（ChatGPT 的製造者）聯合創始人 John Schulman 表示，「我們最關心的是事實性，因為該模型喜歡捏造東西。」
請記住這一點，因為無論你的指令有多好，AI 總是有可能編造一些東西。也就是說，在製作 ChatGPT prompt 指令時你可以做很多事情來確保可以得到最佳結果。
如何寫出有用的 ChatGPT prompt 指令？
為了避免 GIGO 因素，最好的方法是撰寫指令，鼓勵 ChatGPT 中的 LLM（大語言模型）提供最佳答案。
事實上，編寫有效的指令已經成為一種高薪學科—「指令工程」，已經出現一些文章，探討這一種新的就業機會。
因此，請注意文章接下來的部分。誰知道？閱讀它可能可以幫助你培養成為高薪工程師之一的技能。XD
像與人交談一樣與 AI 交談
在使用 ChatGPT 時，我們必須習慣的更有趣的事情之一是，您不需要對其進行編碼，而是與它交談，與它交談需要思維方式的轉變。
當我們說像一個人一樣與它交談時，意思是像與同事或團隊成員一樣與它交談。如果這很難做到，請給它一個名字。 Alexa 已被佔用，因此可以將其視為「小明」。這很有幫助，因為當你與小明交談時，你可能會感受到對話細節、賦予故事質感的小軼事、各種可能性等等。
當與一個人交談時，很自然地某人可能一開始就聽不懂你的觀點並需要加以解釋。對於與你交談的人來說，偏離當前的話題並需要重新回到主題是很自然的。描述背景故事並提出複雜的問題是很自然的，而且必須深入挖掘，根據你得到的答案重述其中一些問題也是很自然的。
這稱為互動式指令。不要害怕提出多步驟的問題。提出問題，得到答覆。根據該回答，提出另一個問題。我們已經連續這樣做了 10-20 次，並且得到了非常強大的結果。這符合「與朋友交談」的比喻，你不會只問朋友一個問題，然後就走開；你們會進行一次對話，對人工智慧做同樣的事情。
所有這些都是你與 ChatGPT 交談的方式。
搭建舞台並提供背景
寫 ChatGPT 指令不只是問一句話問題，它通常涉及提供相關背景資訊來設定查詢的上下文。
假設你想準備馬拉松比賽。你可以問 ChatGPT：
我該如何準備馬拉松比賽？
但如果你告訴它你正在為你的第一次馬拉松訓練，你會得到一個更微妙的答案。你得到的答案將更加符合你的需求，例如：
我是一名初學者跑步者，以前從未跑過馬拉松，但我想在六個月內完成一次馬拉松。我該如何準備馬拉松比賽？
你是否知道如何向人工智慧提供更多資訊，以便為你提供更有針對性和更有幫助的答案？
以下是另外兩個提供上下文的問題範例：
我計劃幾個月後去西班牙旅行，想學習一些基本的西班牙語，方便我與當地居民溝通。我正在尋找適合初學者的線上資源，並提供結構化且全面的語言學習方法。你能為初學者推薦一些學習西班牙語的線上資源嗎？
在這種情況下，上下文不僅是詢問學習資源，還有助於人工智慧專注於學習如何與當地居民進行實地溝通。這是另一個例子：
我是一位企業主，有興趣探索如何利用區塊鏈技術來提高供應鏈效率和透明度。我正在尋找對該技術的清晰簡潔的解釋以及如何在供應鏈管理背景下使用該技術的範例。你能解釋一下區塊鏈技術的概念及其在供應鏈管理中的潛在應用嗎？
在此範例中，重點不是僅僅詢問有關區塊鏈及其工作原理的資訊，而是專門關注區塊鏈提高供應鏈效率以及如何在現實中使用它。繼續將該提示輸入 ChatGPT，你會發現它的答案非常有趣。
你也可以請 ChatGPT 寫一個小故事，並多描述細節、背景，你可以看到更多的細節如何為 AI 提供更多的工作能力。可以將答案限制為 500 個字，因為 ChatGPT 似乎在 500 到 700 個字之間中斷。
請 AI 扮演一個身分或職業
ChatGPT 最酷的功能之一是它可以從特定人或職業的角度進行寫作。你可以讓它像老師、行銷主管、記者一樣寫作，或從任何你想要的角度寫作考慮。
這是一個例子。我將要求 ChatGPT 描述 Amazon Echo 智慧家庭設備，但要從產品經理、護理人員和記者的角度進行描述。這是這三個提示：
從產品經理的角度來描述 Amazon Echo Alexa 裝置。
從照顧年邁父母的成年子女的角度來看，描述 Amazon Echo Alexa 設備。
從記者的角度來描述 Amazon Echo Alexa 裝置。
你可以將這三個指令放入 ChatGPT 中以查看其完整回應，幾句話就能告訴你 ChatGPT 如何扮演不同的角色來提供不同的回應。
AI以產品經理身份的回應中包含了這樣一句話：我可以自信地說，這是智慧家居產業最具創新性和革命性的產品之一。
人工智慧使用護理人員身分的回應包括這樣一句話：該設備設定提醒和鬧鐘的能力對於可能難以記住服藥或赴約的老年人特別有幫助。
AI 以記者身分的回應包括這樣一句話：從新聞角度來看，Echo 因收集和儲存用戶資料的隱私問題而成為頭條新聞。
你可以看到不同的身分如何讓 ChatGPT 提供不同的視角作為其回應的一部分。
讓 ChatGPT 保持在正軌上
如上所述，ChatGPT 容易出軌、失去對討論的追蹤，或完全編造答案。你可以使用一些技巧來使其步入正軌並保持誠實。
要求 ChatGPT 證明其回應的合理性。可以使用諸如「你為什麼這麼認為？」之類的短語。或「什麼證據支持你的答案？」通常，人工智慧只會為編造的事情道歉，然後給出新的答案。其他時候，它可能會為你提供一些有關其推理路徑的有用資訊。無論如何，不要忘記使用讓 ChatGPT 引用來源的技巧。
如果你與 ChatGPT 進行了相當長的對話，你會開始注意到 AI 迷失了。這顯然不只是 AI 所獨有的。如果你與大多數朋友、家人和同事進行了相當長的交談，那麼肯定有人會離線。也就是說，當與 ChatGPT 進行對話時，可以使用與朋友交談時使用的相同技巧。輕輕引導人工智慧回到正軌，並提醒它主題是什麼以及你想要探索的內容。
不要害怕嘗試和實驗
提高這方面技能的最佳方法之一就是嘗試聊天機器人的功能。
試著為 ChatGPT 提供各種有趣的提示，看看它會如何處理它們。然後改變它們，看看會發生什麼。這裡有五個可以幫助你入門：
- 想像一下，你是雷暴期間從天而降的一滴雨滴。描述從在雲中形成那一刻到落地那一刻的旅程。你看到了什麼、感受到了什麼、經歷了什麼？
- 你是個被留在閣樓裡幾十年的玩具。講述你的感受、對過去遊戲時光的記憶以及你對被重新發現的希望。
- 寫一個時間旅行者的最後一篇日記，他決定在一個特定的時代定居，解釋他們為什麼選擇那個時間以及他們從旅行中學到了什麼。
- 想像一下兩個不太可能的物體（例如茶杯和手錶）之間的對話，討論他們的日常生活和面臨的挑戰。
- 從螞蟻的角度描述蟻群中的一天。深入了解螞蟻世界的政治、挑戰和社會結構。
不僅要關注 AI 生成什麼，還要關注它如何產生它所做的事情、它犯了什麼錯誤以及它似乎在哪裡遇到了限制，這些都將幫助你擴大你的視野。
更多指令寫作技巧
- 請隨意重新提問。 ChatGPT 通常會根據每個問題更改答案。
- 對指令進行一些小的更改，以引導它為您提供更好的答案。
- 只要當前頁面打開，ChatGPT 就會保留對先前對話的感知。如果您離開該頁面，它將失去連線。需要明確的是，ChatGPT 有時也會「僅僅因為」失去對話線索，因此請注意，你可能需要不時重新開始。
- 同樣，開啟新頁面將會以新的回覆開始討論。
- 超過 500 字的答案有時會崩潰。請務必指定你想要的回應的長度。
- 你可以根據 AI 之前的回答方式修正和解釋指令。如果它誤解了，你也許可以告訴它它錯過了什麼並繼續。
- 如果它不想回答你的問題，請重新表達問題。使用角色來引出它可能不想給出的答案。
- 如果你希望引用來源，請告訴其支持或證明其答案。
- 試著向 Bard 或 Bing Chat 詢問同樣的問題。兩者都會為你提供指令的替代解釋以及答案的變化。這可以有效地獲得對你的指令的第二意見，並且可以為你提供替代的觀點或答案。
在本文中，我們探討了如何撰寫更好的 ChatGPT prompt 指令以獲得最佳結果的重要性。透過清晰、具體且有方向性的指令，你能夠引導模型生成更符合預期的回應。了解如何有效運用上下文、提供明確的指引以及適時使用提示性詞語，都是影響生成內容質量的關鍵因素。同時，我們也強調了反覆實驗、調整和優化的過程，以達到最佳的對話體驗。
在使用 ChatGPT 時，不僅是模型的能力，更是如何善用指令來引導模型的生成。這能夠使對話更流暢、更準確，並確保模型的回應符合預期。藉由不斷精進指令的技巧，你能夠提升 ChatGPT 在各種情境下的實用性，使其更符合個人或專業需求。希望這些指南能夠成為你使用 ChatGPT 時的有力助手，提供更豐富、更精準的對話體驗。
