文章标签:二、少样本训练;ChatGPT;句式格式;稳定性
今天让AI帮助写诗，同时通过这个案例教大家两个非常重要的GPT使用技巧：
1. 信息确认，减少误差
2. 少样本训练，投喂优质案例，提升回答质量
一、信息确认，减少误差在使用ChatGPT时，我们要注意到它的训练数据是截至2021年9月的，并且中文语料库相对较少。因此，有些概念和问题ChatGPT可能并不了解。如果ChatGPT不了解您的问题，它很可能会胡编乱造，因为它不理解您的需求。举个例子，我让ChatGPT写一首七言绝句，但它没能写出来，显然它并不了解七言绝句是什么。
不过生成的格式可能还不太对，这时可以多次调教，直到ChatGPT生成正确的格式内容。
二、少样本训练
即使进行了信息确认，ChatGPT还是有可能会出错，因此我们可以采用少样本训练的方法。这种方法只需要少量的样本就可以让模型学习到某种特定的知识。
刚才的问题在于，ChatGPT对于七言绝句的格式输出非常不稳定。所以我们可以提供一些七言绝句的诗句作为训练样本，让ChatGPT学习七言绝句的格式。训练完后，再让ChatGPT生成类似的诗句。这种方法的优点是，我们不需要大量的数据，只需要一些具有代表性的样本，就可以让ChatGPT学习到我们想要的知识。
我测试了4、5遍后，发现ChatGPT的句式格式已经非常稳定了。
我们可以投喂一些优质的示例给ChatGPT，让它学习。投喂的内容质量越高，ChatGPT生成的内容质量就会越高。通过这样的训练，我们的AI李白诗仙就诞生了。它可以生成类似李白的诗句，让我们感受到古诗的魅力。经过确认，我们可以确保ChatGPT在信息上保持透明，减少信息误差和歧义，以提升回答的质量。通过进行少样本训练，我们可以让ChatGPT迅速学习优秀的示例，从而产生更高质量的内容。然而，这要建立在您提供的内容足够优质的前提之上。希望这个案例能够帮助大家更深入地理解这两个ChatGPT使用技巧！玩转AI智能，让AI提速增效
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二、少样本训练;ChatGPT;句式格式;稳定性
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