500+个优质的ChatGPT的Prompts（模板）

随着ChatGPT的火爆，Prompts概念开始被大家所熟知。早期类似如BERT模型的微调都是通过有监督学习的方式进行。但是随着模型越来越大，冻结大部分参数，根据下游任务做微调对模型的影响越来越小。大家开始发现，让下游任务适应预训练模型的训练结果有更好的性能。而ChatGPT的火爆让大家知道，虽然ChatGPT的能力很强，但是需要很好的提问方式才能让它为你所服务。

例如，当我们问ChatGPT如何用Python读取http.Request的body的时候，默认情况它给的内容如下：
<center></center>
<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/e31215ae-4b75-425c-aec0-7646255bfa50.png)</center>
<center></center>

但是实际上，我们写代码的时候只是忘了写法，并不是让它解释，或者增加注释。这也会影响效率。那么，上述问题可以在提问之前给ChatGPT做一个设定：

> I want you to act as a stack-overflow post. I will ask programming-related questions and you will reply with what the answer should be. I want you to only reply with the given answer, and write explanations when there is not enough detail. do not write explanations. When I need to tell you something in English, I will do so by putting text inside curly brackets {like this}.

这个是告诉ChatGPT不要写注释，也不要过多解释，并且只需要给出一个答案即可。然后提问上述问题，我们可以得到如下结果：

<center></center>
<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/bc1f8ef3-41ac-4e37-a115-fd4efd4b9bf3.png)</center>
<center></center>

可以看到，ChatGPT返回的结果与刚才相比，最大的区别是代码没有注释，且解释也很简洁。这样做有2个好处：

1. 会提问在基于Prompts调教的预训练大模型中十分重要，合适的提问会让你得到更好的结果。很多时候，NLP的预训练模型比我们想象地能力更强，但前提是你可以将问题转换成适合预训练模型处理的那种方式；
2. 节省成本，包括时间成本和金钱。因为ChatGPT这种接口都是根据tokens收费的，合适的提问设定可以让ChatGPT更加精准的答案，且更少的内容。

推友AiHandbook收集了1000多个提问ChatGPT的模板，免费开放了500多个优质的结果，其内容包括如下：

<center></center>
<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/a9a344f6-b6fa-40eb-a40f-eb442ffc685d.png)</center>
<center></center>

可以看到，这些模板十分丰富，包含了：
- 编程
- 内容创作
- 博客写作
- 健康
- 私信助手
- 教育
- 音乐
- ……

大家可以直接去notion使用：https://datalearner.notion.site/500-Best-ChatGPT-Prompts-843a319bec1a40bc9fb131ae88304bf3

相关博客

最热博客