文本生成问题关键词控制解读_类经全部的译文(2024年12月精选)
GPT的7大功能,让你惊叹不已! 语言翻译功能 GPT可以将用户输入的文本翻译成多种语言,包括但不限于英语、法语、德语、日语、韩语等。 文本生成功能 GPT可以根据用户输入的关键词或主题,生成相关的文章、段落、句子等文本内容。 Chat功能 GPT可以与用户进行自然语言交互,回答用户的问题或提供相关信息。㯸 语言模型功能 GPT可以根据用户输入的文本,预测下一个可能的单词或短语,从而实现自动补全、语言纠错等功能。 ﭨ耦 感分析功能 GPT可以对用户输入的文本进行情感分析,判断其情感倾向,包括但不限于积极、消极、中性等。❤️ 语言分类功能 GPT可以对用户输入的文本进行分类,判断其所属的类别,包括但不限于新闻、体育、娱乐、科技等。𐊊 语言摘要功能 GPT可以对用户输入的长篇文本进行摘要,提取其中的关键信息,生成简洁的摘要内容。 语言问答功能 GPT可以根据用户提出的问题,自动搜索相关的答案,并进行回答。
ChatGPT互动秘籍 想要更好地与AI语言模型互动吗?通过这本指南,你将学会如何运用提示工程(Prompt Engineering)技术,向ChatGPT等AI模型提出更有效的问题,从而获得高质量的答案。 提示工程简介 提示工程是设计提示(Prompt)的过程,旨在引导语言模型生成符合用户需求的文本。通过明确指令、任务说明和角色设定,用户可以更好地控制模型的输出。 提示公式 提示公式通常包含三部分: 任务(Task):说明你想让模型做什么,例如“生成产品描述”。 说明(Instruction):具体指令,例如“内容应专业且准确”。 角色(Role):指定模型的角色,例如“作为营销专家”。 恦示技术 说明提示技术(Instruction Prompt Technique) 提供清晰的指令,确保生成内容的相关性和质量。 角色提示技术(Role Prompting Technique) 通过设定模型的角色来影响生成的内容风格或角度。 标准提示(Standard Prompts) 设定简单明确的任务。 零样本、单样本和小样本提示(Zero, One, and Few Shot Prompting) 根据提供的范例数量生成内容。 “让我们思考这个”提示(Let's Think About This Prompt) 鼓励模型生成有深度的、反思性的文本。 种子词提示(Seed-word Prompt) 通过指定关键词来引导模型生成相关内容。 知识生成与整合提示(Knowledge Generation and Integration Prompts) 生成新的信息或整合现有知识以回答问题或提供建议。 ᠥ䍦提示技术 问答提示(Question-answering Prompts) 针对特定问题生成答案。 摘要提示(Summarization Prompts) 生成简短版本以保留文本中的主要信息。 对话提示(Dialogue Prompts) 生成多个角色之间的对话,适用于聊天机器人开发。 ᠦ示技术的应用建议 指令需清晰、具体:无论是说明提示还是角色提示,提供明确的指令能有效提升输出质量。 结合多种提示技术:如结合说明提示、角色提示和种子词提示,能更好地控制生成的文本风格和内容。
五大AI写作神器,提升创作效率! 海鲸AI —— 多才多艺的AI创作伙伴 拥有GPT-3.5/GPT-4等6种强大模型 提供超过100种写作模板,满足各种需求 配备100+AI指令模板,覆盖多种使用场景 功能丰富,包括AI对话、AI绘画和AI学术研究 Writer —— 精准的AI文本生成器 文本检查功能卓越,确保无误 强大的控制力,保持文风一致性 Anyword —— 专业的AI文案助手 轻松添加细节描述、SEO关键词等重要信息 内容数据分析精准,主要服务于博客领域 asper —— 企业级AI写作工具 功能全面,选项成熟 可与Grammarly、Surfer等工具集成 专为企业打造的AI写作生成器 Sudowrite —— 专为小说家设计的AI写作伙伴 专为小说创作设计的人工智能工具 用户友好的故事引擎,功能强大,易于使用
ChatGPT秘籍:问得更高效! 젃hatGPT 是一款由OpenAI开发的强大会话语言模型,采用transformer架构并通过大量文本数据进行训练,生成的回复非常自然。它可以应用于多种自然语言处理任务,包括文本生成、问答和对话管理。 提示词(Prompts)是你可以输入到AI工具中的任何短语或关键词。该工具会解释提示,并基于其现有的知识库生成响应。为了让ChatGPT更好地为你服务,你可以定制特定的提示词,训练聊天机器人检索数据、综合现有知识并执行创意任务。以下是几个建议: 具体化提示内容:尽可能详细地提供你所询问的内容和提示的上下文,以帮助ChatGPT更好地理解和回答问题。 ✏️ 简洁明了:保持提示短小并集中于最相关的信息,避免使用冗长复杂的语言,让ChatGPT更容易理解和处理。 使用自然语言:在编写提示时,应像向其他人提问一样使用正确的语法和句子结构,避免使用拼音、缩略语等简写形式。 ❌ 避免歧义:避免使用模糊的语言或不完整的句子,这可能会导致ChatGPT产生多重解释,影响回答的质量。 련🜧滦艹题:提示内容应尽量具体和精确,避免使用是非题等模糊问题,以便ChatGPT生成更全面的回答。 젨虑语气和风格:考虑提示的语气和风格,以确保ChatGPT生成的响应与您期望的方式一致。 不好的ChatGPT提示词示例:如果你正在计划一次美丽又安全的旅游之旅,应避免这种提示: "巴厘岛好玩吗?" ❌ 这个提示含有是非特征,可能会得到肯定或否定回答,而无法获得详细的建议和信息。这样的提示不能为ChatGPT提供足够的上下文信息,也不利于获取准确、富有个性的回答。 ᠨ恨𗥾更具体的建议和信息,用户可以尝试提供更详细的问题和指令,例如: ️ "我想在巴厘岛度过一个5天的假期,你能给我推荐最美丽又安全的旅游景点吗?" 这样,ChatGPT就能根据您的需求和时间限制,优先推荐美丽又安全的旅游景点,并提供详细的建议和信息,帮助您规划一次完美的假期! ✨ 所以,在编写ChatGPT提示时,记得尽量具体化内容,避免使用是非题等模糊问题,这样才能获取准确、富有个性的回答哦!
三天论文降重秘籍,轻松搞定! 在三天内快速降重论文?这里有几种简单有效的方法,助你轻松过关! 報、Passmore.cn机器降重 利用自然语言算法,通过语义替换、关键词改写、文本生成等技巧,快速降低重复率。 堲、秘塔写作猫改写 对于机器降重后语句不通顺的问题,秘塔写作猫可以帮你改写,让论文更加流畅。 堳、人工降重技巧 关键字同义替换:有效降低重复率。 打乱句子结构:将反问句改为陈述句,原句改为倒装句等。 避免删除标红句子:删除可能会引起其他地方重复,改变总字数,影响复制比。 增加内容:在不影响总字数的情况下,尽量增加原创内容。 引用书籍文献:如果数据库较少,可以引用书籍文献。 图片表示:不重要的信息可以用图片表示,如表格、计算机代码等。 場、最强降重大法 如果以上方法都无法继续降重,可以试试Passmore.cn的人工降重服务,成功将论文从15%降到5%! 最后,祝所有即将毕业的同学们都能顺利通过论文检测,顺利毕业!
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微头条去AI味,三步搞定! 大家都知道,AI生成的文本总有点"AI味",这种味道很容易被识别出来,尤其是在发布之前。为了解决这个问题,我特意研究了一些降低AI气息的技巧,发现用一些精心设计的提示词来引导AI,效果真的不错!毕竟,AI更了解AI嘛。 今天,我就来分享一套我自己调试过的提示词,看看能不能帮到你。我的方法分为三个步骤: 第一步:找出AI文章的共同特征 首先,我们要让大模型识别出那些带有浓重AI气息的文章的共同特征。这个过程有点像找规律,找出那些让文章看起来像AI生成的关键词或句式。 第二步:让AI提出优化策略 接下来,基于第一步的分析,我们要让AI自己提出一些减少AI气息的策略。这一步有点像是让AI自己思考怎么改进。 第三步:优化文章 最后,用第二步提出的策略来优化我们的文章。这个过程有点像是在调整文章的语气和表达方式,让它看起来更自然。 通过这三个连续的步骤,文章就能成功去除AI气息啦!你可以试试这些方法,看看效果如何。 希望这些小技巧能帮到你,让你的微头条文章更自然、更吸引人!
三天搞定论文降重!原来降重这么简单 降重秘籍 利用Passmore.cn的机器降重功能,通过自然语言算法,快速实现语义替换、关键词改写和文本生成,初稿降重效果显著,从50%降至25%。 秘塔写作猫改写工具,专治机器降重后的语句不通顺问题,让你的论文更加流畅。 ᠤ𗥩重小技巧 关键字替换:用同义词替换关键词,简单有效。 打乱句子结构:将反问句改为陈述句,原句改为倒装句等,增加文章的可读性。 保留标红句子:删除标红句子会引起其他地方的重复,并改变总字数,导致复制比变化。 增加内容:在不影响总字数的情况下,尽量增加原创内容。 引用书籍文献:如果数据库中书籍资源较少,可以适当引用书籍文献。 用图片表示信息:对于不是很重要的信息,可以用图片(如表格、计算机代码)表示,但要在字数允许的情况下。 堥降重法 Passmore.cn的人工降重服务,适合在机器和手动降重后难以继续降低的情况下使用,能让论文从15%降至5%。 祝愿所有即将毕业的同学们都能顺利通过论文答辩,顺利毕业!
AI问答系统揭秘:六步打造 在当今的科技世界中,AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手,它们是如何回答各种问题的呢?让我们一探究竟,了解AI智能问答系统的六个关键步骤 1⃣ 接收问题 首先,系统需要接收用户的问题。这可以通过文本(如聊天框)或语音(如语音助手)输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本,从而实现多模态处理,让问题输入更加灵活! 2⃣ 问题理解 接下来,系统利用自然语言处理(NLP)技术来解析问题并理解其意图。这包括: 𘥅提取:识别关键词和用户意图 𘤸下文理解:在多轮对话中保持对话连贯,处理歧义问题,必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索 在理解用户问题后,系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括: 生成查询:根据关键词生成查询表达式 搜索模型和排序:通过向量空间模型、语言模型等技术,排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案 系统有两种主要方式来生成答案: ᦊ𝥏式回答:直接从文档中提取信息 ᧔成式回答:利用自然语言生成(NLG)技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯,并支持个性化回答! 5⃣ 答案优化 生成初步答案后,系统会进行优化,让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括: 稯检查:确保语言流畅、无歧义 礿ᦁ﨡奅 和简化:根据用户需求,补充、简化信息 祤模态呈现:使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈 最后,用户对答案的反馈帮助系统不断优化!这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价,并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈,让服务更贴心~ 总结 从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈,智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。
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