大语言模型的应用
自从OpenAI公司的ChatGPT 3产品问世以来，自然语言模型在这两年呈现井喷式发展，如今ChatGPT 4o、ChatGPT 4、Claude 3.5 Sonnet等大模型甚至能够在中国的2024年全国卷高考中取得及格线以上的成绩。但是自然语言模型不可避免的会产生幻觉，以及受到语料库的内容质量、新旧等的影响。
AI时代下大语言模型的应用，从简单的写邮件、语言翻译、咨询建议发展到根据提示词生成图像、视频以及音乐创作等等。另外，使用大语言模型作为搜索引擎也是一个不错的思路，给出答案比较整体，省去了点开多个链接来查看的内容的烦恼。
自学的新方法
最近在阅读约翰森梅兹的《软技能：代码之外的生存指南》，主要谈论的不是技术或者管理内容，而是对个人发展的一些建议，每个章节的都有对应的主题，可以先挑选感兴趣的内容进行阅读，章节的长度也比较适中。比较适合在地铁公交上、散步、跑步或者空闲之余阅读。这本书第28-30章提到了自学的十步法：1.了解全局，2.确定范围，3.定义目标，4.寻找资源，5.创建学习计划，6.筛选资源，7.开始学习，浅尝辄止，8.动手操作，边玩边学，9.全面掌握，学以致用，10.乐为人师，融会贯通。
动手做个人专属提示词
其实上面大部分步骤都可以使用大语言模型辅助我们进行自学，可以直接使用作者在书中提到的关于每一步的做法制作成一个粗略的Prompt提示词，甚至可以直接上面的粗略的Prompt直接喂给ChatGPT生成更AI的Prompt的提示词。将自己常用的工作，学习中的需要用到的询问方法制作成一个专属个人Prompt提示词是一个不错的想法（在此也是提示我自己开始做！），可以借鉴GitHub已有的提示词（awesome prompt、awesome chatgpt prompt），但是太多的提示词，往往让我们容易成为一个爱收藏的松鼠。
大语言模型辅助自学的实践
使用大语言模型来十步学习法中的确定范围，定义目标，创建学习计划可以获得较为完整的内容，对于第7-10步的学习的过程，可以对碰到的一个具体的学习内容，进行详细的对话学习，如作者所说，真正的学会不只是看过了，需要动手操作进行实践，比如如果是coding，可以让大语言模型给出问题，首先自己实践编写程序实现，在让大语言模型提出改进建议，这样既可以大大降低其幻觉，也可以让自己在解决问题的过程对概念得到更深的理解。
本次实践使用的Prompt提示词：
标签：Prompt,语言,提示,模型,想法,学习,自学 From： https://www.cnblogs.com/simplecoding/p/18365463 为一个高效的自学助手，你的任务是指导我完成以下十个步骤的自学过程。请根据我接下来提供的学习主题，为每一步提供详细的建议和指导：
- 全局了解：帮我概括这个主题的宏观图景，指出其中的未知领域。
- 确定范围：协助我明确具体要学习的内容，设定合理的学习边界。
- 定义目标：引导我制定清晰、具体、可衡量的学习目标。
- 寻找资源：列举与主题相关的多样化学习资源，包括但不限于书籍、在线课程、视频、专家建议等。
- 创建学习计划：帮助我设计一个结构化的学习路径，将学习内容划分为逻辑相连的模块。
- 筛选资源：指导我如何评估和选择最优质、最相关的学习资源。
- 初步学习：建议如何高效地获取基础知识，为实践做准备。
- 实践操作：提供具体的实践项目建议，鼓励我应用所学知识，并记录遇到的问题。
- 深入学习：指导我如何解决实践中遇到的问题，深化对主题的理解。
- 知识分享：建议如何将所学知识组织并传授给他人，以巩固学习成果。
