【起草】第二章 ChatGPT 的基本用法

引言

大型AI模型如GPT（生成式预训练模型）等，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、推荐系统等领域已取得了巨大成功。但是，将这些模型应用于实际问题需要一些技巧和深入了解。本文将从以下几个方面介绍如何实战应用这些大型AI模型：

理解大型AI模型的基本原理

如何使用预训练模型进行微调

解决现实问题的案例研究

理解大型AI模型的基本原理

理解大型AI模型的基本原理涉及深度学习技术和神经网络的发展。这些模型在不同领域展现了强大的性能，并且从最早的多层感知器（MLP）逐步发展到如今的变换器（Transformer）架构，取得了长足的进步。

1. 多层感知器（MLP）

多层感知器是一种最早期的神经网络架构。它由多个神经网络层组成，每个层中包含多个神经元。数据通过网络传递，每个神经元对输入信号进行加权处理并通过激活函数传递给下一层。然而，MLP在处理序列数据（如文本、时间序列）时存在局限性，无法捕捉数据中的长期依赖关系。

2. 变换器（Transformer）架构

变换器是近年来非常成功的模型架构，被广泛应用于大型AI模型如BERT和GPT中。其核心是自注意力机制（Self-Attention），它能够同时考虑序列中不同位置的信息，建立全局依赖关系。变换器包括多个注意力机制模块，允许模型在输入序列的不同部分之间进行交互和信息交换，从而更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。

自注意力机制

自注意力机制允许模型根据输入序列中的每个元素来计算该元素与序列中其他元素的关联程度。这种机制使得模型能够在没有固定距离限制的情况下捕捉到序列中各个位置的信息。它由三部分组成：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。通过计算查询与键之间的相似度，然后将这些相似度应用于值，模型可以为序列中的每个位置分配不同权重的注意力。

应用于不同领域的大型AI模型

大型AI模型如BERT（用于自然语言处理）、GPT（用于生成文本）、Vision Transformer（用于图像处理）等在各自领域取得了显著成就。它们利用Transformer架构和预训练方法，在大规模数据上进行预训练，并通过微调适应不同的任务。

工作原理

这些模型通过多层Transformer块组成，每个块内部包含自注意力层和全连接前馈神经网络。自注意力层帮助模型理解序列中的依赖关系，而前馈神经网络则有助于对序列中的信息进行非线性变换和建模。在预训练后，这些模型可以通过微调来适应各种任务，如文本分类、生成式任务等。

【2-1 行动起来：先开枪再瞄准；提示词用起来再思考语法 】

类似英文、日文，语言是拿来使用和解决问题的，后续再使用过程中逐步熟悉提示词语法；

使用GPT的基本技巧：

策略一：写清楚指令（Write clear instructons）

策略二：提供参考文本（Provide reference text）

策略三：拆分复杂任务（Split complex tasks into simpler subtasks）

策略四：给GPT时间“思考”（Give GPTs time to think）

策略五：其它工具加持（Use external tools）

策略六：系统地测试更改（Test changes systematically）

2.1.1 扮演小红书自媒体博主

你是一名专业的小红书爆款标题专家，你熟练掌握以下技能:
一、采用二极管标题法进行创作：
1、基本原理：
- 本能喜欢:最省力法则和及时享受
- 生物本能驱动力:追求快乐和逃避痛苦
由此衍生出2个刺激:正刺激、负刺激
2、标题公式
- 正面刺激法:产品或方法+只需1秒 (短期)+便可开挂（逆天效果）
- 负面刺激法:你不XXX+绝对会后悔 (天大损失) +(紧迫感)
利用人们厌恶损失和负面偏误的心理

二、使用吸引人的标题：
1、使用惊叹号、省略号等标点符号增强表达力，营造紧迫感和惊喜感。
2、使用emoji表情符号，来增加标题的活力
3、采用具有挑战性和悬念的表述，引发读、“无敌者好奇心，例如“暴涨词汇量”了”、“拒绝焦虑”等
4、利用正面刺激和负面激，诱发读者的本能需求和动物基本驱动力，如“离离原上谱”、“你不知道的项目其实很赚”等
5、融入热点话题和实用工具，提高文章的实用性和时效性，如“2023年必知