021篇 – CALCULATE 提示词(Prompt Engineering – CALCULATE Prompt)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

在本章中,我们将探索 CALCULATE 提示词,这是一种强大的技术,可以让 ChatGPT 摇身一变,成为你的私人计算器。有没有很神奇?

通过利用 CALCULATE 指令,我们可以指示 ChatGPT 进行数学计算、求解方程或评估表达式。无论是简单的加减乘除,还是复杂的代数方程,统统不在话下!

理解 CALCULATE 指令

CALCULATE 指令允许我们在提示词中指定一个数学计算、方程或表达式,并指示 ChatGPT 提供计算结果。简单来说,就是让 ChatGPT 变成数学小能手!

CALCULATE 指令的基本语法如下:

User: What is the result of 5 + 8?
ChatGPT: The result of 5 + 8 is 13.

在这个例子中,用户询问5 + 8的结果,ChatGPT 乖乖地给出了答案:13。简单明了,干脆利落!

使用 CALCULATE 指令的最佳实践

为了充分发挥 CALCULATE 指令的威力,请考虑以下小贴士:

  • 清晰地指定计算:在提示词中明确说明所需的计算、方程或表达式。确保数学语法正确,并提供所有必要的元素以确保准确计算。这样 ChatGPT 才不会摸不着头脑哦~
  • 处理复杂计算:ChatGPT 可以处理各种计算,包括算术运算、代数方程、三角函数、对数等等。用足够的细节指定计算任务,以指导 ChatGPT 执行所需的计算。复杂计算也不在话下!
  • 格式化响应:格式化 ChatGPT 生成的响应,使其清晰易懂。确保计算结果以用户熟悉和有意义的方式呈现。毕竟,谁不喜欢清晰明了的答案呢?
  • 实验和验证:使用已知值或已建立的来源测试 ChatGPT 生成的计算的准确性。验证获得的结果,并在必要时对提示词进行迭代。反复调试,精益求精!

示例应用 − Python 实现

让我们通过一个与 ChatGPT 交互的 Python 脚本,探索使用 CALCULATE 指令的实际示例。

import openai

# 设置你的API密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def generate_chat_response(prompt):
   response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",
      prompt=prompt,
      max_tokens=100,
      temperature=0.7,
      n=1,
      stop=None
   )
   return response

user_prompt = "User: What is the result of 5 + 8?\n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: The answer is: [CALCULATE: 5 + 8]"

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

在这个例子中,我们定义了一个 generate_chat_response() 函数,该函数接受一个提示词,并使用 OpenAI API 生成一个使用 ChatGPT 的响应。chat_prompt 变量包含用户的提示词和 ChatGPT 的响应,包括执行加法运算 5 + 8 的 CALCULATE 指令。

输出

当我们运行脚本时,我们将收到 ChatGPT 生成的响应,包括在 CALCULATE 指令中指定的计算结果。

The answer is: 13

结论

在本章中,我们探讨了 ChatGPT 提示词工程中的 CALCULATE 指令。通过利用 CALCULATE 指令,我们可以将 ChatGPT 转变为计算器或计算工具。是不是很酷?快去试试吧!让 ChatGPT 成为你数学世界的小助手!

写在最后

  • 元壤教育为3000万大学生和职场人士提供免费的AIGC课程培训。如果你希望系统地免费学习AIGC提示词工程、图像创作、音频创作、音乐创作、短视频创作以及AIGC+办公等内容,请关注元壤教育公众号,开启你的免费学习之旅。
  • 如果你想系统、沉浸式地从0到1学习更多AIGC应用内容,请访问链接获取更全面的AIGC内容。

其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

08-调优和优化技术

09-预训练和迁移学习

10-设计有效提示词

11-提示词生成策略

12-监控提示词效果

13–特定领域的提示词

14–ACT LIKE提示词

15–INCLUDE提示词

16–COLUMN提示词

17–FIND提示词

18–TRANSLATE提示词

19–DEFINE提示词

20-CONVERT提示词

我看到的,全国最具价值的AIGC培训课程

发布者:Touch.AI,转转请注明出处:https://rencai.yredu.xyz/?p=4403

(36)
上一篇 2024 年 6 月 4 日 下午3:42
下一篇 2024 年 6 月 11 日 下午5:53

相关推荐

  • 013篇 – 特定领域的提示词(Prompt Engineering – Prompts for Specific Domains)

    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。 嘿!今天我们要聊聊如何让我们的语言模型更懂你的行业!没错,就是提示词工程,让它们变得更“专业”! 理解特定领域的任务 领域知识:咱们得深…

    2024 年 6 月 3 日
    2.9K00
  • 004篇 – AIGC提示词工程 – 什么是生成式人工智能?(Prompt Engineering – What is Generative AI?)

    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。 在这一章里,我们要探索一下生成式人工智能,看看它在提示词工程中扮演的角色(嗯?听起来又熟悉又陌生的感觉……)。 那么啦,生成式人工智能到…

    2024 年 5 月 28 日
    2.6K00
  • 050篇 – 思维链提示词(Chain of Thought Prompts)

    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。 思维链提示词涉及构建在先前回应基础上的连贯思维流,是一种强大的技术,用于头脑风暴、问题解决和创意探索。 在本章中,我们将探讨思维链提示词…

    2024 年 6 月 17 日
    5.4K00
  • 048篇 – 营销基础提示词(Marketing Based Prompts)

    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。 营销人员可以通过精心设计的提示词,利用ChatGPT的功能来优化营销策略、进行市场研究、创造创意并增强客户参与度。 使用这些基于营销的提…

    2024 年 6 月 17 日
    5.3K00
  • 041篇 – 创建项目计划提示词(CREATE PROJECT PLAN Prompt)

    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。 使用创建项目计划指令,我们可以利用ChatGPT的能力生成结构良好的项目计划。这种技术使我们能够借助ChatGPT的知识和专业技能,制定…

    2024 年 6 月 15 日
    6.5K00

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

联系我们

联系我们

在线咨询: QQ交谈

电话:153-2182-7737

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

关注微信
关注微信
分享本页
返回顶部