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ChatGPT & GPT-4 - Guida all'applicazione dell'AI

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Panoramica

ChatGPT e GPT-4 rappresentano i grandi modelli linguistici di OpenAI, offrendo capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale all'avanguardia. Questa guida completa fornisce tecniche di prompting essenziali, migliori pratiche e strategie avanzate per massimizzare l'efficacia delle tue interazioni con questi potenti sistemi AI.

GPT-4 si basa sulla fondazione di ChatGPT con capacità di ragionamento migliorate, maggiore precisione e migliore istruzione seguente. Comprendere come creare richieste efficaci è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale di questi modelli in diverse applicazioni, tra cui creazione di contenuti, analisi, codifica, problem solving e attività creative.

Principi fondamentali di prompting

Chiarezza e specificità

La fondazione di un'efficace sollecitazione sta in chiare istruzioni specifiche. Le richieste vaghe o ambigue spesso portano a risultati insoddisfacenti, mentre le richieste ben definite consentono al modello di fornire risposte mirate e pertinenti.

** Struttura base: ** Traduzione:

Example - Vague Prompt

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Example - Prompt specifico:* Traduzione:

Role-Based Prompting

Assegnare ruoli specifici o personalità a ChatGPT/GPT-4 aiuta a focalizzare le risposte e garantisce un'adeguata competenza e tono. Questa tecnica sfrutta la formazione del modello su diversi contesti professionali.

♪Professional Roles ♪ Traduzione:

** Creative Roles ** Traduzione:

Analitici Roles

Traduzione:

Messaggi di sistema e Context Setting

I messaggi di sistema forniscono un contesto persistente che influenza il comportamento del modello durante una conversazione. Questi sono particolarmente potenti nelle implementazioni ChatGPT Plus e GPT-4 API.

Componenti efficaci del messaggio di sistema

Personalità e tono

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** Esperienza e conoscenza: ** Traduzione:

** Preferenze di formato di uscita: ** Traduzione:

Tecniche di Prompting Avanzate

Prompting a catena

Il prompting a catena del pensiero incoraggia il modello a rompere i problemi complessi in passaggi logici, migliorando significativamente l'accuratezza delle attività di ragionamento.

♪Basic Chain-of-Thought ♪ Traduzione:

♪Advanced Chain-of-Thought ♪ Traduzione:

Apprendimento di pochi colpi

Fornendo esempi di coppie di input-output desiderate aiuta il modello a comprendere formati specifici, stili o approcci che si preferisce.

Format Learning Esempio: Traduzione:

Prompt Chaining

La rottura di compiti complessi in richieste sequenziali consente flussi di lavoro più sofisticati e migliori risultati su processi multi-step.

**Cena di ricerca e analisi: E' una cosa da fare.

Applicazioni di Prompting Specializzate

Generazione di codice e revisione

ChatGPT e GPT-4 eccellere nei compiti di programmazione quando fornito con specifiche chiare e contesto.

Code Generation Template: Traduzione:

Code Review Template: Traduzione:

Creazione e Modifica dei contenuti

Blog Post Generation: Traduzione:

** Modifica e miglioramento dei contenuti: ** Traduzione:

Analisi dei dati e Interpretazione

** Analisi dei dati Template: Traduzione:

Formattazione dell'uscita e struttura

Formati di risposta strutturati

**JSON Output: ** Traduzione:

Traduzione: Traduzione:

Risposte basate sulla tabella

Traduzione:

Gestione avanzata della conversazione

Manutenzione del contesto

**Conversazione Continuità: ** Traduzione:

**Multi-Turn Pianificazione: E' una cosa da fare. Traduzione:

Gestione e raffinazione degli errori

** Miglioramento terroristico Traduzione:

** Controllo qualità: ** Traduzione:

Caratteristiche della piattaforma

ChatGPT Caratteristiche

Integrazione navigazione web: Traduzione:

**Integrazione della pagina: ** Traduzione:

GPT-4 Capacità API

**Function Calling: E' una cosa da fare. Traduzione:

** Ottimizzazione messaggi di sistema:** Traduzione:

Ottimizzazione delle prestazioni

Efficienza di token

Conciso Prompting: Traduzione:

** Elaborazione batch: E' una cosa da fare. Traduzione:

Miglioramento della qualità di risposta

** Richieste di verifica:** Traduzione:

**Fonte Attribuzione: ** Traduzione:

Pitfalls e soluzioni comuni

Evitare l'iniezione Prompt

Promping: Traduzione:

Gestione dell'allucinazione

**Prompti di controllo del comportamento: **

Ambiguità di gestione

** Strategie di chiarificazione: Traduzione:

Risoluzione dei problemi e debug

Problemi di qualità di risposta

** Domande diagnostiche: ** - Il prompt è abbastanza specifico? - Ho fornito un contesto sufficiente? - Sto chiedendo troppe cose in una volta? - Il formato di output desiderato è chiaro? - Ho specificato il livello di competenza appropriato?

** Strategie di miglioramento: Traduzione:

Problemi di coerenza

Standardization Approach: Traduzione:

Linee guida essenziali

  1. Be Specific: Fornire istruzioni chiare e dettagliate con specifiche esigenze
  2. Provide Context: Includi informazioni e vincoli di sfondo rilevanti
  3. Utilizza gli esempi: Mostra il modello che vuoi attraverso gli esempi
  4. Structure Requests: Organizzare richieste complesse con sezioni chiare
  5. Iterate and Refine: Migliora i suggerimenti in base ai risultati e ai feedback

Strategie avanzate

  1. Role Assegnation # Utilizzare ruoli professionali specifici per le competenze

  2. Chain-of-Thought # Incoraggia il ragionamento passo per passo per compiti complessi

  3. ** Formattazione di output**: Specificare i requisiti di formato esatto
  4. Error Handling: Includi le istruzioni per la gestione dell'ambiguità
  5. ** Controllo qualità**: richiesta di verifica e verifica dei fatti

Ottimizzazione della piattaforma

  1. Efficienza di Token. Ottimizzare i suggerimenti per costi e prestazioni
  2. **Utilizzazioni della natura ** Capacità specifiche della piattaforma di Leverage
  3. Context Management: Mantenere la continuità di conversazione
  4. Consapevolezza della sicurezza: Proteggi contro l'iniezione rapida
  5. ** Monitoraggio delle prestazioni**: monitorare e migliorare l'efficacia rapida