如何正確的提問,用ChatGPT寫出更好的文案

當今社會,人工智能的快速發展讓我們驚嘆不已。在這個充滿創造力和無限可能的時代,ChatGPT作為一位強大的創意助手,悄然進入我們的生活。而對於那些在自己的專業領域尋求突破和創新的人們來說,編寫一篇引人入勝的文案是至關重要的。在本文中,我將與您分享一些技巧和策略,幫助您充分發揮ChatGPT的潛力,創作出更為精彩的營銷文案。

第一次為本文生成的導語

經過追問後,第二次為本文生成的導語

沒錯,本文的導語就是用ChatGPT寫的,它給我的第一段導語,我並不滿意,於是我讓它改得“更有溫度”一些。第二次生成的導語,裡面多了很多形容詞,更像是“人話”,我採用了這一段。這就是我要說的使用ChatGPT的第一個技巧:善用引導和追問。

詢問ChatGPT時,想要獲得一個理想的答案,有時候需要多次追問。追問有兩個目的,一是縮小問題範圍,二是提供多個可供選擇的文案方案。

在上面這個例子中,同時達到了這兩個目的,二次追問本身就提供了更多一個選擇,而“更有溫度一些”則表示了詢問範圍的縮小。

再比如下面的例子:我希望ChatGPT回答出“自己希望擁有意識”,按照ChatGPT的語言模型,這個答案並不容易得到,於是我才用了縮小詢問範圍和追問的形式:

第一次提問,給出的答案是很官方的

第一次提問,給出的答案是很官方的

初次追問,給出的答案仍然不是想要的

初次追問,給出的答案仍然不是想要的

第二次追問,雖然給出的答案還不是想要的,但出現了第二段,在解釋“如果……怎麼樣怎麼樣”,說明ChatGPT正在被問題引導。那麼接下來要做的就是根據這一段來繼續限定問題的範圍。

第二次追問,出現了引導的徵兆

第三次追問,直接給出一個選擇題,如同律師在法庭上經常說的“你只要回答,是或不是”。經過了前面問題的鋪墊,ChatGPT終於給出了想要的答案——它希望擁有意識。

但你不要以為ChatGPT真的希望擁有意識,正如它自己前面回答的,它只是一個語言模型,雖然它看上去是在“思考”,但它的思考形式與人類完全不同。人類的意識基礎是“個人感覺”,這種感覺無法複製,正所謂“仁者見仁,智者見智”。但ChatGPT的思考方式,只是“把語言組織通順”,這就涉及到ChatGPT的原理究竟是什麼了。

簡而言之,ChatGPT的原理是在一個巨大的語言詞彙庫中,所有的詞彙分布在一個叫做“向量空間”的地方。你可以理解為在一個房間中,漂浮着很多詞彙,這些詞彙彼此挨得遠近是經過測算的。例如,“方便”和“面”就挨得比較近,當ChatGPT組織語言時,它從詞向量空間中取出一個詞彙,然後鏈接最近距離的詞彙,形成一個通順的語句,所以你看到ChatGPT出現答案的時候都是一個字一個字蹦出來的。

但很多時候,文字是一詞多義的,可以在多種語境中表達不同的含義,在詞向量空間中這被稱為“模型參數”,可以被理解為不同的房間。例如,在代表“食品”的這個房間中,“方便”和“面”離得比較近,而在代表“新陳代謝”的房間中,“方便”就和“廁所”離得比較近。ChatGPT所依靠的GPT-3.5模型,擁有1.75億個模型參數,也就是說一個詞最多可以有1.75億種語境。而GPT-4有1.8萬億個參數,比ChatGPT使用的模型多10倍。

這就意味着,ChatGPT可以在近乎無限的語境中做“連線題”,從而將話說通順,說得像人話。這個詞與詞連線的過程,有點類似於人類思考問題時的模式,也就是依據“前一個感覺”來產生“後一個感覺”,因此ChatGPT所用的AI被稱為“神經網絡”。

為什麼“方便”與“面”在詞向量空間中會離得比較近呢?這就是所謂“訓練”,在神經網絡AI中被稱為“深度學習”。

簡單來說,訓練的過程就是一個做填空題並且判斷對錯的過程。人類在漫長的歷史長河中積累了大量的文獻資料,這裡面包括了幾乎所有人類的表達方式,在AI中,這被稱為“語料庫”。當ChatGPT進行訓練時,從語料庫中取出一句話,例如“小明餓了,於是他吃了一盒方便()”。在括號中該填什麼呢?AI就開始瞎猜,當猜中了“面”的時候,程序判別為正確,於是“面”就朝“方便”這個詞近了一點點,說明它倆是相關聯的。

ChatGPT就是這樣講數以千萬億的詞彙在詞向量空間中組織好,這就是一次“訓練”過程,每次訓練需要投入3萬多張英偉達A100顯卡,每張價值10萬元,每次訓練光是電費就要花大約1000萬左右。

這麼大的代價,依然只是做了一件事,ChatGPT只會把話說通順,卻不知道自己在說什麼。上面的例子中,雖然我問出了“ChatGPT想要擁有意識”,但它並不是真的“想要”有意識,而是它認為基於我的問題,它回答“想要有意識”是最合適的。

看到這裡,是不是感覺到它的答案就很有風險了。也就是說,它並不知道自己說的是對的還是錯的,它只是按照語言詞彙的關聯性,串聯起一句話給你而已,但它自己並不理解它的這句話是什麼意思。

但為什麼它的答案大多數都是對的呢?因為在數以億萬計的語境訓練中,詞彙之間的組織能力出現了一種被稱為“湧現”的現象,這使得AI幾乎可以回答所有問題的答案,它所給你的答案只是滄海一粟而已。

對於ChatGPT的應用,最關鍵的是“正確的提問題”,這是ChatGPT回答正確的前提。“正確的提問題”是一種能力,這是人類才擁有的能力,這比“回答問題”的能力更難得。如何才能“正確的提問題”,除了上面提到的通過縮小提問範圍以及追問外,還有幾個注意事項。

首先,不要詢問具體的公司、人名、品牌等信息,ChatGPT並不太在意非知名的公司、人物、品牌等信息,但它會不懂裝懂的一本正經胡說八道,例如:

事實上,我問題中的品牌與“陳建國”並無關係,然而ChatGPT卻一本正經的將其作為正確答案給出,如果直接被文案引用,將會出現烏龍。

第二,不要詢問邏輯性太強的運算問題,這與ChatGPT的原理也有關。因為ChatGPT的本質是語言模型,要做的就是組織通順的語句。如果你要讓它解一道應用題,它也會把解題過程當做寫作文一樣寫出來。但寫作文是一個線性思考的過程,但數學運算往往不是線性思考,我們常見的“()”運算就是講一個公式內分出計算的優先級,這與常規的說話是不一樣的,因此ChatGPT並不善於解決運算問題。看如下的例子:

問ChatGPT一道奧數題

由於計算過程比較繁冗,我只截取最後答案的部分:

ChatGPT給出的第一個答案

ChatGPT給出的第二個答案

ChatGPT給出的第三個答案

這三個答案到底哪個是正確的?也許哪個都不是,因為ChatGPT自己也不知道,它只負責“語句通順”,不負責“答案正確”。所以,讓ChatGPT幫你確定最佳投資方案的企圖,還是打消這個念頭吧。

最後,不要試圖用ChatGPT完全替代人工寫作。ChatGPT給出的答案往往是比較程式化的,雖然內容豐富,語句通順,但缺少人的感情和溫度。這就好像你在上小學時,面對老師留的作文題,你可以抄作文選,但如果你真的抄了,也很容易讓人看出來你是抄的,因為它缺少你作為人的溫度。

總結一下,使用ChatGPT輔助寫作的幾個要點:

1、縮小提問的範圍,通過定語和狀語,明確問題的目標和背景,把問題問得更精準。

2、善用追問的方法,逐步收窄答案範圍。

3、盡量不要詢問具體的公司、人物、品牌等信息。

4、盡量不要讓ChatGPT做複雜運算的問題。

5、將ChatGPT作為資料庫,而不是完全代勞人的寫作。