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2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
android studio,android auto,android是什么设备,androidshare是什么网络行业专家对记者表示，ChatGPT类AI技术发展过程中，面临着虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等各种各样的风险。
类似ChatGPT的AI（人工智能）技术合规和安全性备受关注。4月11日，中国国家网信办正式发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（下称“意见稿”），促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用。
与此同时，美国拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具进行审查。此前，意大利、德国监管机构已发布ChatGPT禁令，法国、爱尔兰、西班牙等国也开始考虑对AI聊天机器人采取更严格的监管。
收紧对ChatGPT类AI的监管折射出的是人们对数据和隐私信息泄露的担忧。“大规模使用网络公开数据训练模型，很有可能意外泄漏个人隐私信息。”多位行业专家对记者表示，ChatGPT类AI技术发展过程中，面临着虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等各种各样的风险。
数据、隐私信息泄露受诟病
ChatGPT类AI工具一直饱受“泄露数据和隐私信息”诟病，中国支付清算协会4月10日发布的《关于支付行业从业人员谨慎使用ChatGPT等工具的倡议》（下称《倡议》）指出，ChatGPT类智能化工具已暴露出跨境数据泄露等风险。
博通咨询金融行业首席分析师王蓬博对记者表示，ChatGPT等工具需要对数据库不断更新，通过持续训练才能逐渐进化。在这个过程中，很有可能造成个人信息泄露。
“不可否认的是，在ChatGPT发展过程中，面临着虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等各种各样的风险。” 萨摩耶云科技集团创始人林建明告诉记者。
金融壹账通人工智能研究院总工程师徐亮在接受记者采访时表示，目前，ChatGPT存在事实性错误、实时性差、缺乏稳定和可重复性等不足，通过OpenAI放出的训练核心步骤可以发现，ChatGPT更像是一个组合了数种新技术模块的基本框架，这个框架自身的每个部分都还有广阔的改进空间。
冰鉴科技董事长顾凌云也对记者表示，类似ChatGPT的AI技术目前确实还存在不少风险。比如大规模使用网络公开数据训练模型，可能会使得意外泄漏的个人隐私信息留存在神经网络中，存在隐私风险。
顾凌云进一步指出，ChatGPT模型使用人类的反馈来对模型进行调优，但这些反馈无法代表所有的人，这也给模型带来了统一的有偏好的价值判断，存在一定的道德风险。
ChatGPT类AI监管正当时
为了促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，中国国家网信办发布的意见稿指出，提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责。
用于生成式人工智能产品的预训练、优化训练数据，不但要符合《中华人民共和国网络安全法》等法律法规的要求，还不能含有侵犯知识产权的内容。如果数据包含个人信息的，应当征得个人信息主体同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。此外，还要能够保证数据的真实性、准确性、客观性、多样性。
中国支付清算协会发布的《倡议》表示，支付行业从业人员要遵守所在地区的网络使用规定，正确认识ChatGPT等工具的机遇和风险，全面评估使用ChatGPT等工具处理工作内容的风险，依法合规使用ChatGPT等工具。在使用ChatGPT等工具时，要严格遵守国家及行业相关法律法规要求，不上传国家及金融行业涉密文件及数据、本公司非公开的材料及数据、客户资料、支付清算基础设施或系统的核心代码等。
不单单是中国在抓紧对ChatGPT类AI的监管，据外媒报道，美国拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具进行审查，美国AI巨头将共同商议并制定AI相关安全协议。
此前的3月31日，意大利个人数据保护局宣布，从即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT，并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息。同时个人数据保护局开始立案调查。
意大利个人数据保护局认为，ChatGPT泄露了用户对话数据和付款服务支付信息，没有告知用户将收集处理其信息，缺乏大量收集和存储个人信息的法律依据，同时缺乏年龄验证系统，因此未成年人可能接触到非法信息。OpenAI公司必须在20天内通过其在欧洲的代表，向意大利个人数据保护局通报公司执行保护局要求而采取的措施，否则将被处以最高2000万欧元或公司全球年营业额4%的罚款。
随后，德国监管机构也宣布禁止使用ChatGPT，法国、爱尔兰、西班牙等欧洲国家也开始考虑对AI聊天机器人采取更严格的监管。加拿大隐私专员办公室在当地时间4月4日宣布对聊天机器人ChatGPT开发公司OpenAI展开调查，该调查涉及“OpenAI未经同意收集、使用和披露个人信息”的指控。
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《ChatGPT高质量prompt技巧分享》是一本综合性指南，目的是帮助您理解和利用各种Prompt工程技术，以便从ChatGPT中获得高质量的答案。
我们将探索如何用不同的Prompt工程技术去实现不同的目标。ChatGPT 是目前最先进的、能够生成类似人类文本的语言模型。然而，了解向ChatGPT提问的正确方式，以获得我们所期望的高质量答案，是至关重要的。
这就是本书的目的，无论您是一个普通人、研究者、开发者，还是仅仅想把ChatGPT当成您领域的个人助理的仍，这本书都是适合您的。
本书使用通俗易懂的语言解释，并且结合各种Prompt技术示例和Prompt公式。
通过这本书，您将学会如何使用Prompt工程技术来控制ChatGPT的输出，让其生成符合您特定需求的文本。
在本书中，我们还提供了如何结合不同的Prompt技术，以实现更具体目标的例子。
希望您能像我写作时一样，发现这本书既有趣又有益。之前太侠分享的还有《中信建投：GPT4及ChatGPT相关应用梳理》、《70份ChatGPT资料合集打包下载！全网首发！》、《从ChatGPT看芯片产业机遇，ChatGPT引发算力革命》、《ChatGPT的技术发展路径和带来的影响》等等，加入星球即可全部获取啦。超值！本篇《ChatGPT高质量prompt技巧分享》完整版已经收录到太侠的星球，PDF部分内容如下：
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什么是Prompt工程？
Prompt工程是创建Prompt、要求或指导ChatGPT等语言模型输出的过程。它允许用户控制模型的输出，生成符合他们特定需求的文本。
ChatGPT是一种最先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。它建立在Transformer 架构上，能够处理大量的数据并生成高质量的文本。
为了从ChatGPT获得最好的结果，了解如何正确引导模型是至关重要的。
通过引导模型，用户可以控制模型的输出，生成相关、准确和高质量的文本。在使用ChatGPT时，了解它的能力和限制是很重要的。
该模型能够生成类似人类的文本，但如果没有适当的引导，它输出的内容，可能不是我们所期望的。
这就是Prompt工程的用武之地，通过提供清晰而具体的指令，您可以指导模型输出，确保其相关性。
Prompt公式是Prompt的特定格式，它一般由3个要素组成:
任务：对模型生成内容的清晰、简洁的陈述。
指令：模型生成文本时应遵循的指令。
角色：模型在生成文本时应承担的角色。
在本书中，我们将探讨可用于ChatGPT的各种Prompt工程技术。我们将讨论不同类型的Prompt，以及如何使其实现您想要的特定目标。
现在，让我们开始探索 “指令Prompt工程技术”，以及如何用它来从ChatGPT生成高质量的文本。
指令Prompt工程技术是一种指导ChatGPT输出的方法，它为模型提供具体的指令。这种技术在确保输出内容的相关性、和高质量方面，非常有用。
要使用指令Prompt工程技术，您需要为模型提供一个清晰简明的任务，和可以遵循的具体指令。
举个例子，假如您正生成客户服务响应。则可以提供“生成响应客户查询”的任务，以及提供“回答应该是专业的并提供准确的信息”的指令。
Prompt公式：”按照这些指示生成[任务]：[指令]”
举例：
生成客户服务响应:
任务：生成响应客户咨询的回复
指令：回答应该是专业的并提供准确的信息
Prompt公式：“生成响应客户咨询的回复：回答应该是专业的并提供准确的信息”
生成一份法律文件：
任务：生成一份法律文件
指令：该文件应符合相关法律和法规的规定
Prompt公式：“按照这些指令，生成一份符合相关法律和法规的法律文件：该文件应符合相关法律和法规。”
在使用指令Prompt工程技术时，重要的是，指令应该是清晰、具体的。这将会确保输出内容具有相关性且高质量。指令Prompt工程技术可以和下一章中将解释的 “角色Prompt”和 “种子词Prompt”结合起来，提高ChatGPT的输出质量。
角色Prompt技术，是通过为模型提供特定角色来引导ChatGPT输出的一种方法。这种技术对于生成针对特定环境或受众的文本很有用。
要使用角色Prompt技术，您需要为模型提供一个明确而具体的角色。例如，如果您正在生成客户服务回应，则可以提供一个角色，如 “客户服务代表”等。
Prompt公式：“以[角色]身份生成[任务]”
举例：
生成客户服务回应：
任务：生成响应客户咨询的回复
角色：客服服务代表
Prompt公式：“以客户服务代表的身份生成响应客户咨询的回复。”
生成一份法律文件：
任务：生成一份法律文件
角色：律师
Prompt公式：”以律师的身份生成一份法律文件。”
将角色Prompt技术与指令Prompt技术和种子词Prompt技术结合使用可以增强ChatGPT的输出质量。
以下是一个如何将指令Prompt技术、角色Prompt技术和种子词Prompt技术相结合的示例：
任务：为新款智能手机生成产品描述。
指令：该描述应具有信息性、说服力，并强调智能手机的独特功能。
角色：营销代表
种子词：”创新”
Prompt公式：“以营销代表的身份，生成一个信息量大，有说服力的产品描述，突出新款智能手机的创新功能。该智能手机具有以下特点[插入您的特点]”
在这个例子中，指令Prompt技术被用来确保产品描述具有信息性和说服力，角色Prompt技术用于确保以营销代表的角度编写描述，种子词Prompt技术用于确保描述侧重于智能手机的创新功能。
标准Prompt是引导ChatGPT输出的一个简单方法，它提供了一个具体的任务让模型完成。
例如，如果您想生成一篇新闻的摘要，您会提供一个任务，如“总结这篇新闻”。
Prompt公式：”生成[任务]”
举例：
生成新闻文章摘要：
任务：总结这篇新闻文章
Prompt公式：”生成这篇新闻文章的摘要”
生成产品评论：
任务：撰写有关新智能手机的评论
Prompt公式：“生成对这款新智能手机的评论”
此外，标准Prompt可以与其他技术相结合，如角色Prompt技术和种子词Prompt技术，以增强ChatGPT的输出质量。
下面是一个如何将Prompt技术、角色Prompt技术和种子词Prompt技术相结合的示例：
任务：为新款笔记本电脑生成产品评论
指令：评论应该是客观的，信息丰富的，并突出笔记本电脑的独特功能
角色：技术专家
种子词：“ 强大的”
Prompt公式：“作为一名技术专家，生成一份客观且信息丰富的产品评论，突出新款笔记本电脑的强大功能。”
在此示例中，使用标准Prompt技术来确保模型生成产品评论，角色Prompt技术用于确保评论是从技术专家的角度撰写的，使用种子词Prompt技术来确保评论集中在笔记本电脑的强大功能上。
零样本、单样本和小样本Prompting是用于从ChatGPT中生成文本的技术，只有极少或没有示例可以参考。这些技术通常用于下列情况：当前任务的可用数据有限、任务是全新的、任务定义不明确。
当没有可用于任务的示例时，使用零样本Prompting技术。向模型提供一个普通的任务，它会根据对任务的理解生成文本。
当任务只有一个示例可用时，可以使用单样本Prompting技术。提供了一个示例给模型，模型根据对该示例的理解生成文本。
当可用于任务的示例数量有限时，使用小样本Prompting技术。提供了少量示例给模型，模型根据对该示例的理解生成文本。
Prompt公式：“基于[数量]的例子生成文本”
举例：
为一个新产品生成产品描述，没有可用的例子。
任务：为新智能手机生成产品描述。
Prompt公式：”为这个新的智能手表生成一个产品描述，没有示例”
为这个产品生成产品比较，只有一个示例可用。
任务：将一款新的智能手机与最新的iPhone进行比较
Prompt公式：”生成这个新智能手机的产品比较，有一个例子（最新的iPhone）”
生成一个产品评论，可用的例子很少。
任务：写一篇新电子阅读器的评论
Prompt公式：“用几个例子（其他 3 个电子阅读器）生成对这个新电子阅读器的评论”
这些技术可用于：根据模型对任务或所提供示例的理解来生成文本。
“让我们思考一下”Prompt是一种用于鼓励ChatGPT生成反思性、沉思性文本的技术。这种技术对于写作散文，诗歌或创造性写作等任务很有用。
“让我们思考一下”Prompt公式很简单，就是先说“让我们思考一下”，然后再加上一个主题或问题。
举例：
生成一篇反思性文章：
任务：写一篇关于个人成长主题的反思性文章
Prompt公式：“让我们思考一下：个人成长”
生成一首诗：
任务：写一首关于季节变化的诗
Prompt公式：“让我们思考一下：不断变化的季节”
此Prompt要求就特定主题或想法进行对话或讨论。说话者邀请ChatGPT就手头的主题进行对话。
该模型提供了一个Prompt，作为对话或文本生成的起点。
然后，该模型使用其训练数据和算法来生成与提示相关的响应。该技术允许ChatGPT基于提供的Prompt生成上下文适当且连贯的文本。
要在ChatGPT中使用“让我们思考一下”技术，您可以按照以下步骤操作：
1.确定您要讨论的主题或想法。
2.制定一个Prompt，清楚地说明主题或想法，并开始对话或文本生成。
3.在提示前面加上“让我们思考”或“让我们讨论” ，表明您正在发起对话或讨论。
以下是使用此技术的一些提示示例：
Prompt：“让我们思考一下气候变化对农业的影响”
Prompt：“让我们讨论一下人工智能的现状”
Prompt：“让我们谈谈远程工作的好处和缺点”
您还可以添加一个开放式问题、语句或一段文本，希望模型继续或构建。
提供Prompt后，模型将使用其训练数据和算法生成与Prompt相关的响应，并以连贯的方式继续对话。
这个独特的Prompt，帮助ChatGPT以不同的视角和角度给出答案，从而产生更具动态性和信息性的段落。
使用Prompt的步骤很简单，易于遵循，它可以真正改变您的写作。您可以自己试试看。
自我一致性Prompt是一种技术，用于确保ChatGPT的输出与提供的输入一致。这种技术对于诸如事实核查、数据验证或文本生成中的一致性检查等任务很有用。
自我一致性Prompt的Prompt公式是输入文本后，说明“请确保以下文本是自我一致的”。
或者，可以Prompt模型生成与提供的输入一致的文本。
Prompt示例及其公式：
示例1：文本生成
任务：生成产品评论：
指令：评论应与输入中提供的产品信息一致
Prompt公式：“生成与以下产品信息[插入产品信息]一致的产品评论”
示例2：文本摘要
任务：总结这篇新闻文章
指令：摘要应与本条所提供的信息保持一致
Prompt公式：“以符合所提供信息的方式，总结以下新闻文章[插入新闻文章]”
示例3：文本完成
任务：写一个句子
指令：完成的句子，应与输入中提供的背景相一致
Prompt公式：“以符合所提供上下文的方式完成以下句子[插入句子]”
示例4：
1.事实核查：
任务：检查某篇新闻文章的一致性
输入文本:“这篇文章说这个城市的人口是500万，但后来，它说人口是700万。”
Prompt公式：“请确保下面的文字是自洽的：文章说该城市的人口是500万，但后来又说人口是700万。”
2.数据验证：
任务：检查给定数据集中的一致性
输入文本:“数据显示， 7月份的平均气温为30度，但最低气温记录为20度。”
Prompt公式：“请确保下面的文字是自洽的：数据显示， 7月份的平均气温为30度，但最低气温记录为20度。”
种子词Prompt是一种通过为ChatGPT提供特定的种子词或短语，来控制ChatGPT输出的技术。
种子词Prompt的Prompt公式是：“请根据以下种子词生成文本” 的指令后跟着种子词或短语。
举例：
文本生成:
任务：生成一个关于龙的故事
种子词：”龙”
Prompt公式：“请根据以下种子词生成文本：龙”
语言翻译：
任务：将句子从英语翻译成西班牙语
种子词：“您好”
Prompt公式：“请根据以下种子词生成文本：您好”
这种技术允许模型生成与种子词相关的文本并对其进行扩展。
这是一种控制模型生成的文本，与某个主题或上下文相关的方法。
种子词Prompt 可以与角色提示和指令提示相结合，以创建更具体、更有针对性的文本。
通过提供种子词或短语，模型可以生成与该种子词或短语相关的文本，并且通过提供关于期望的输出和角色的信息，模型可以生成与角色或指令一致的特定风格或语气的文本。这允许对生成的文本进行更多的控制，并且有更广泛的应用。
以下是提示示例及其公式：
举例：文本生成
任务：生成一首诗：
指令：诗要与种子词 “爱” 有关，要以十四行诗的风格来写。
角色：诗人
Prompt公式：“作为诗人，生成一首与种子词‘爱’相关的十四行诗”
举例：文本完成
任务：完成一个句子
指令：句子应与种子词 “科学” 有关，应以研究论文的风格撰写
角色：研究员
Prompt公式：“以与种子词‘科学’相关的方式，和作为研究人员的研究论文的风格完成以下句子：[插入句子]“
举例：文本摘要
任务：总结这篇新闻文章
指令：摘要应与种子词“政治”相关，并应以中立和公正的语气书写
角色：记者
Prompt公式：“作为一名记者，以中立和公正的语气总结以下与种子词’政治’有关的新闻文章：[插入新闻文章]“
知识生成Prompt：是一种用于从ChatGPT中获取新信息和原始信息的技术。
知识生成Prompt的Prompt公式是：“请生成有关X的新的、原始的信息”，其中X是您感兴趣的主题。
这是一种使用模型里预先存在的知识，来生成新信息或问题回答的技术。
要在ChatGPT中使用这种Prompt技术，模型应提供问题或主题作为输入，以及指定生成文本的任务或目标的提示。提示应包括期望输出的信息，例如要生成的文本类型，以及其它特定要求或限制。
以下是提示示例及其公式：
举例1：知识生成
任务：生成有关特定主题的新信息
指令：生成的信息应准确且与主题相关
Prompt公式：“生成有关[特定主题]的新的和准确的信息”
举例2：问答
任务：回答一个问题
指令：答案应准确且与问题相关
Prompt公式：“回答以下问题：[插入句子]“
举例3：知识整合
任务：将新信息与现有知识相结合
指令：整合应准确且与主题相关
Prompt公式：”将以下信息与关于[特定专题]的现有知识相结合：[插入新信息]“（Generate new and accurate information about[specific topic]:[insert new information]）
举例4：数据分析：
任务：从给定数据集生成有关客户行为的见解
Prompt公式：”请从此数据集生成有关客户行为的新信息和原始信息” (Please generate new and original information about customer beha【【微信】】)
这种技术使用模型里现有的知识，来整合新信息或连接不同的信息。
它有助于将现有知识与新信息相结合，以更全面地了解特定主题。
如何与ChatGPT一起使用：
应该向这个模型提供新信息和现有知识作为输入，并指定生成文本的任务或目标。提示应包括所需输出的信息，例如要生成的文本类型，以及任何特定要求或限制。
提示示例及其公式：
举例 1：知识整合
任务：将新信息与现有知识相结合
指令：整合应准确且与主题相关
Prompt公式：“将以下信息与有关[特定主题]的现有知识相结合：[插入新信息]“（Integrate the following information with the existing knowledge about[specific topic]:[insert new information]）
举例 2：连接信息片段
任务：连接不同的信息
指令：连接应该是相关和合乎逻辑的
Prompt公式：”以相关和合乎逻辑的方式连接以下信息：[插入信息1][插入信息2]“（Connect the following pieces of information in a way that is rele【【微信】】:[insert information 1][insert information 2]）
举例 3：更新现有知识
任务：用新信息更新现有知识
指令：更新后的信息应准确且相关
Prompt公式：“用以下信息更新关于[特定主题]的现有知识：[插入新信息]”（Update the existing knowledge about[specific topic]with the following information:[insert new information]）
这种技术提供了一个模型，其中包含问题、任务以及一组预定义的选项作为潜在答案。
这种技术适用于生成文本，该文本限制于一组特定选项，并可用于问答、文本完成和其他任务。该模型可以生成限于预定义选项的文本。
要使用 ChatGPT 的多项选择Prompt，应该为模型提供一个问题或任务作为输入，以及一组预定义选项作为潜在答案。提示还应包含期望输出的信息，例如要生成的文本类型以及任何特定要求或约束。
Prompt示例及其公式：
举例1：问答题
任务：回答一个多项选择问题
指令：答案应该是预定义选项中的一个
Prompt公式：”通过选择以下选项来回答问题：[插入问题][插入备选案文1][插入备选案文2][插入备选案文3]“（Answer the following 【【微信】】ne of the following options:[insert question][insert option 1][insert option 2][insert option 3]）
举例：文本完成
任务：使用预定义选项之一完成句子
指令：完成的句子应该是预定义的选项之一
Prompt公式：”选择以下选项之一，完成下面的句子：[插入句子][插入备选案文1][插入备选案文2][插入备选案文3]“（Complete the following sentence by selecting one of the following options:[insert sentence][insert option 1][insert option 2][insert option 3]）
举例 3：情感分析
任务：将一段文本分类为积极、中性或消极
指令：分类应该是预定义选项之一
Prompt公式：”通过选择以下选项之一，将下面的文本分类为正面、中性或负面：[插入文字][正面][中性][负面]“（Classify the following text as positive, 【【微信】】electing one of the following options:[insert text][positive][neutral][negative]）
可解释的Soft Prompt是一种技术，它可以在提供一定灵活性的同时，控制模型生成的文本。
输入的时候，向模型提供一组控制信息，并且添加期望输出内容的附加信息。这种技术允许更多可解释和可控制地生成文本。
Prompt示例及其公式：
举例 1：文本生成:
任务：生成一个故事：
指令：故事应基于给定的角色和特定主题
Prompt公式：“根据以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]“（Generate a story based on the following characters:[insert characters]and the theme:[insert theme]）
举例 2：文本完成
任务：完成一个句子
指令：完成的句子应该是某个特定作者的风格
Prompt公式：”以[特定作者]的风格完成以下句子：[插入句子]” （Complete the following sentence in the style of[specific author]:[insert sentence]）
举例 3：语言建模
任务：以特定风格生成文本
指令：文本应该是某个特定时期的风格
Prompt公式：“以[特定时期]的样式生成文本：[插入上下文]”（Generate text in the style of[specific period]:[insert context]）
受控生成Prompt是一种技术，可以在输出文本时，对生成的文本进行高度控制。
这是通过向模型提供一组特定的输入实现的，例如模板、特定词汇或一组约束条件，可以用来指导生成过程。
以下是提示Prompt示例及其公式：
举例 1：文本生成:
任务：生成一个故事：
指令：故事应该基于特定的模板
Prompt公式：“根据以下模板生成一个故事：[插入主题]“（Generate a story based on the following template:[insert template]）
举例 2：文本补全
任务：补全一个句子
指令：补全应使用特定词汇表
Prompt公式：”使用下面的词汇表完成以下句子：[插入词汇]：[插入句子]” （Complete the following sentence using the following 【【微信】】:[insert 【【微信】】]:[insert sentence]）
举例 3：语言模型
任务：以特定风格生成文本
指令：文本应该遵循一组特定的语法规则
提示词参考：”生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则]：[插入上下文]“（Generate text that follows the following grammatical rules:[insert rules]:[insert context]）
通过向模型提供一组特定的输入，可以用来指导生成过程，受控生成提示使生成的文本更可控和可预测。
问答Prompt是一种技术，可以使模型生成回答特定问题或任务的文本。
这是通过向模型提供一个问题或任务作为输入，以及可能与问题或任务相关的任何其他信息来实现的。
以下是一些示例和应用公式：
示例1：事实问答
任务：回答一个事实性问题
指令：答案应该是准确和相关的
Prompt公式：“回答以下事实性问题：[插入问题]”（Answer the following factual question:[insert question]）
示例2：定义
任务：提供一个词的定义
指令：定义应该准确<
