用反向提綱測(cè)試你的邏輯。反向提綱是一種通過識(shí)別每個(gè)段落的要點(diǎn)來評(píng)估文章結(jié)構(gòu)的技術(shù)。能一目了然地看懂結(jié)構(gòu),可以幫助你退后一步并評(píng)估思想的邏輯流程。
保持提示詞簡(jiǎn)單直接:模型擅長(zhǎng)理解和相應(yīng)簡(jiǎn)單、清晰的指令,而不需要大量的指導(dǎo)。 當(dāng)時(shí)我對(duì)這一條的理解,覺得是為了讓o1模型更好的理解我的要求,同時(shí)可以加快模型的處理速度,因?yàn)槟P筒恍枰ㄙM(fèi)額外的時(shí)間去解析復(fù)雜的語句。
所謂的提示是指我們給人工智能工具下達(dá)的指令,提示用于引導(dǎo)人工智能工具的輸出。我們可以把提示想象成現(xiàn)代計(jì)算機(jī)代碼的等價(jià)物,只不過提示是用自然語言編寫的。與編寫傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)程序一樣,編寫的提示也有好壞之分,好的提示可以有效地引導(dǎo)人工智能工具生成所需要的輸出,不好的提示就做不到這一點(diǎn)。
首先考慮企業(yè)已經(jīng)擁有的、或者可以使用的、符合要求的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集。接下來,你需要決策點(diǎn)透明度,以及信號(hào)值來評(píng)估可用性、可行性和業(yè)務(wù)效果等因素,或者潛在表現(xiàn)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比的數(shù)據(jù)等。