Prompt提示词 | ChatGPT 1分钟快速生成学习计划

智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs 这是在智谱AI开发者大会上推出的新一代基座大语言模型,GLM4相比较此前最大的特点是三个变化:性能全面提升、上下文长度更长、支持更强的多模态能力。GLM4(GLM4)详细信息 | 名称、简介、使用方法,开源情况,商用授权信息 | 数据学习 (DataLearner) 阅读详情

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。

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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

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第一次生成的结果

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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:

用ollama本地部署Lamma3.1 ollama create 自定义模型名字 -f Modelfile。让lamma3.1写一个贪吃蛇小游戏,一次run成功。例如:ollama run llama3.1。例如:ollama run llama3.1。 阅读详情

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一个专注于机器学习基础与实战的技术博客,内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念,记录学习过程中的思考与总结,适合机器学习爱好者和从业者参考。 2552

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