我们在使用ChatGPT的时候,可能会遇到上下文记忆和限制的问题,这两天碰到类似的问题。大概场景是这样的,作为一个prompt的学习者,想要系统化的学习,需要ChatGPT帮我生成一份14天的学习打卡计划,学习方法采用经典的SQ3R学习法。
SQ3R学习法,来自易学师姐丢丢
可能是由于记忆和文本限制,使用如下的提示词,两次生成的学习计划都出现了非预期的结果,如下图所示:
我是一名prompt学习者,我参与了一个为期14天的学习课程,我预习看到的课程相关内容如下:
Transformer生成成原理,大模型基础科普,如何优化表达,什么是结构化表达,提示词学习的框架思维,如何用提示词处理长文本任务,提示词在家庭教育中的实践,应用用编程思维优化提示词,提示词如何封装,OpenAl官方工具GPTs
我参与的课程需要每日打卡,根据上述内容,按照SQ3R的学习法为我生成一个为期14天的学习打卡计划,需要每天生成一个和提示词学习有关的打卡主题和内容建议,需要包含知识学习和实践,在代码块中以Markdown格式输出
第一次生成的结果
第二次生成的结果
由于输出结果不太稳定,也不符合预期,于是简单结构化提示词,从角色,背景和要求三个方面描述我的需求,另外拆解GPT4回复的学习计划,分为前7天计划和后7天计划分段输出,改写后的提示词如下:
角色:我是一名prompt学习者;
背景:我参与了一个为期14天的学习课程,需要每日打卡,我预习看到的课程相关内容如下:Transformer生成成原理,大模型基础科普,如何优化表达,什么是结构化表达,提示词学习的框架思维,如何用提示词处理长文本任务,提示词在家庭教育中的实践,应用用编程思维优化提示词,提示词如何封装,OpenAl官方工具GPTs
要求:根据上述内容,按照SQ3R经典学习法为我生成一个为期14天的学习打卡计划,在代码块中以Markdown格式输出,首先生成前7天的学习计划,然后询问我以上计划是否符合预期,我如果回复可以,则继续生成下一个7天的计划
生成结果如下图所示:
根据上面的演示过程思考,我们将输入的学习内容提取出来,作为用户输入的交互内容,这样就可以适用于不同内容的学习计划了。如下图所示,只要将其发给ChatGPT,ChatGPT就会以学习计划助手的方式告知用户需要输入的信息以及大概的流程,如下图所示:
输出结果如下所示:
我们更换为其他的书本的学习计划内容,助手也会马上生成一个对应的学习计划,如下图所示:
经过以上测试,生成学习计划的结构化prompt基本可行,可根据具体的场景和需求进行微调。
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