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哈喽,大家好,在上一小节当中,我们给大家讲解到了,直接给出指令,接下来这小节里面的话,我们再来讲解一下什么叫零样本提示,实际上的话,在我们之前这个我们的之前的这个这个呃,应用场景里面的一些这个案例当中,我们也有提到过零样本提示的这个用法,那现在的话这样哈,我们在通过这个示例的话,再来这个回顾一下什么叫零样本提示,是到零样本提示的话是就是顾名思义啊,就是我们给这个PPT,给他去发送这个指令的时候,我们并没有过多的一些信息啊,就是告知这个PPT应该怎么样怎么样,我们实际上的话就基本上是没有任何提示的,我们只是把这样的一个内容直接抛给这个GBDGBT,他就能够去基于我们的提示词的话来进行判断,那像这个啊,这个提示词我们发给他以后,他给我们回复的就是中性啊,就给我们回复的就是呃,就是中性,那现在这样啊,我们直接将他拷贝,拷贝以后我们直接来这个演示一下。
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当我们把这个内容你看啊,当我们把这个内容直接发送给这个gpt的时候,他实际上的话就能够去给我们把我们想要的这个答案的内容的话,将它能给我们这个回复回来,你看诶情感啊,那是属于这个中性的这么一个状态,是到零养本提示的话,呃,它有它的缺点和这个优点啊像呃优点的话就是这个像在gpt附动中,诶使用起来比较简单是吧,直接给他发送就是这样发送就就就就行了,但是的话,实际上这个零幺本其实在以前的这个很低的这个3.5之前的一些版本当中,像当你给他去发送一些呃稍微逻辑复杂一点的东西的时候,这个TPT它是没有办法去回答你的,或者说它是一个错误的答案,那么在那种情况下,我们就会需要用到叫做思维链,然后的一些相关的一些这个技巧,但是的话,又由于g pd four,它的整个这个大模型越来越强大,所以呢,实际上我们给他发的一些很多一些这种零样本的内容,它也。
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能够很好的去进行理解以及返回给我们,所以零样本提示的话,也是在我们和这个AI对话的过程当中,然后呢,我们常用到的一种提示方法。
我来说两句