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ChatGPT 投喂指南

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当我们想让 ChatGPT 做这些事：

  • 提供一份PDF文件，分析摘要、提炼内容
  • 提供一个网址，从网页上提取最新的信息
  • 提供一份Excel文件，分析、总结数据信息
  • 提供一份文本，总结、模仿文本风格进行创作
  • 提供一份聊天记录，总结聊天内容
  • 提供一本书，讲解这本书的故事脉络

以上这些任务，都离不开一个动作，就是提供资料，我们也可以称之为“投喂”。我相信你在使用 ChatGPT 的过程中，也遇到过相似的问题。 如果你不知道如何实现让 ChatGPT 完成上面的这些任务？那你一定要看接下来的内容，跟着我来学习如何给 ChatGPT 投喂资料。

目录

一、为什么要喂资料给 ChatGPT？

ChatGPT 本身的训练数据不是最新的，OpenAI 模型训练数据的时间可以在这里查看。

但是，我们想要使用 ChatGPT 分析的数据/文本往往存在两种状况：

  1. 私人数据，未被公开，ChatGPT 没有
  2. 公开内容，但是未被 ChatGPT 收录

也就是说，我们询问的问题涉及的资料在 ChatGPT 的数据库中不存在，因此我们需要教 ChatGPT 来学习这些资料。

二、都能给 ChatGPT 喂哪些格式的资料？

  1. 投喂的资料都支持哪些格式？

原则上：几乎涵盖了所有常见的文档类型，详细表格可以在这里查看。

  1. 投喂的资料的限制

单个文件大小不能超过512MB或者200万个token。参考OpenAI Upload File 接口说明。

直接输入文本的token限制每个模型也不相同， GPT-3 上限是16,385 tokens（大约是8192个汉字），GPT-4 上限是128,000 tokens（大约是64,000个汉字）， 具体可以参考这里。

三、ChatGPT 吃掉资料后，是怎么进行工作的？

在 ChatGPT 界面中，我们可以尝试使用如下的方法进行数据的投喂。

我们通过在对话中提供更多的信息，来实现最简单的数据投喂。

如果是更多的内容则很难、无法在对话框中进行投喂。此时我们需要别的方式来进行处理。

  • Fine Tuning 微调
  • Embedding

Fine Tuning

这种方式是在 OpenAI 训练的模型之上使厍自己的小数据集来进行微调。 这种方式会让模型在特定的领域（取决于数据集）成为专家。 但是训练的效果需要不断的去检验，而且检验的数据集也必须盖面很大。

例如使用这种方式训练出来的：

提问：我们家的到家月嫂和别人家的月嫂有什么不一样？

它回答：到家月嫂是一个纯洁的工作

你会觉得？？？嗯？什么意思？它说这话是什么意思？怎么还能朕想到那里！这就是典型的发散型回答。

Embedding

Embedding 是对文本进行向量化处理，从而对两端文本可以进行向量比较，获取两端文本的相似性。​ 通过这种方式，就可以把长文本切分成小块（Chunk），通过对用户问题的命中来选取相应的内容， 然后交给 ChatGPT 进行后续处理。​ ​

如，汉堡的向量和三明治的向量相似性，就要大于和桌子的向量相似性。​

如一段文本是，“我家快递用顺丰”，这句话就和“你家物流用什么”这个问题具有强相似性。 ​ 所以这种方式也往往用于在线客服的开发。​ ​

一般工具的处理方式

大量的工具如 ChatPDF，都是使用 embedding 的方式进行处理，处理的流程为​：

  1. 用户输入长文本，工具对长文本按照策略切分成为文本块​
  2. 对每一个文本块进行向量计算（Embedding）并存储到向量数据​
  3. 用户提问进行向量计算​
  4. 从向量数据看寻找和用户提问相似度最高的内容​
  5. 整合命中的内容，连同用户的问题，调用 OpenAI Chat 接口进行处理​
  6. 返回用户回答​

四、投喂 ChatGPT 的方式和方法

投喂方式分为：网页端投喂和API投喂

1. 较短的文本

如果你想告诉 ChatGPT 的信息较短，你直接在网页端输入信息就可以。

例如，我们将一个小红书的文案输入到 ChatGPT，让 ChatGPT 学习这个小红书文案的写作风格，开始模仿创作， 就是最简单的投喂。

下面是演示效果：

2. 网址

事实上，我们需要网址，并不是需要这个链接，而是需要 ChatGPT 来访问链接内的文本内容。​ 例如微信公众号的文章，就是典型的使用场景。 这里有 3 种办法：​

A. 使用New Bing AI

New Bing使用的是ChatGPT 4。

优点：快捷，免费​

缺点：因为基于搜索引擎，所以它的答案指向很短，你没办法和它唠嗑。它还很傲娇， 总是动不动就拒绝和你继续下去了。​

B 基于谷歌浏览器的插件​

好处：不用花钱，即装即用​

缺点：如果 gpt 页面有变动，插件可能会失效​

比如 WebChatGPT 这个基于 chrome 的插件，它将互联网浏览功能直接整合到 ChatGPT 中。​

地址如下：https://chrome.google.com/webstore/detail/webChatGPT-ChatGPT-with-i/lpfemeioodjbpieminkklglpmhlngfcn

C 开通 ChatGPT Plus

优点：方便，直接输入网址就可以 缺点：付费，Plus用户才能使用

在设置中启动 Web browing 功能即可。

3. PDF

PDF 格式的文件，和网址类似，我们可以通过官方活着第三方的插件来实现访问。

官方开通Plus会员使用ChatGPT 4来读取PDF文件。或者通过第三方插件来实现， 如AskYourPDF、ChatWithPDF。

如果你是Plus会员，也可以通过ChatPDF这款工具：https://www.chatpdf.com

4. Excel

对于 Excel 表格的数据投喂比较简单上手，直接用自然语言对 Excel 表格中的数据描述清晰， 把想要实现的需求表达清楚就好。例如下面这张 Excel 表格：

如果我们想要找出这些网页在不同指标中，表现较好的情况，我们直接对 ChatGPT 用这样的 提示词即可：

可以看出ChatGPT可以理解我们的意思，我们直接将公式复制，粘贴到 E1 单元格中：

回车即可看到一下结果：

当然这张表格是虚构的，通过这样的描述举一反三，可以解决大部分的 Excel 难题，甚至不用进行拖动和复制 单元格的操作。

5. 图片、视频、音频

ChatGPT 4 已经支持图片输入，视频和音频暂不支持。

图片中的文本识别目前也仅支持英文，中文不支持。

五、如何输出想要的结果/提问和设定

1. 提出一个好问题

相信我们都有一个共识，ChatGPT 最难的就是：如何提出一个好问题。​ 一个好问题就意味着一个高分的答案，人和人的能力区分也正是由于提问能力的差异。​ 在我看来，掌握如何提问分为两种：​

  1. 知道在哪里找到好的提示词，为自己所用；​
  2. 自己掌握了提问的底层逻辑，本身就可以问出一个好问题。

今天我们不谈底层逻辑，跟大家分享一些“抄作业”的提问模版。​ AI 爆炸的时期，我们自己就算不动脑子，厉害的大神们也已经把饭喂到了我们嘴边。​ 例如，我需要分析一篇公众号到底讲了什么，我需要怎么做？​

  1. 联网，让 GPT 可以访问这个地址​
  2. 提出一个好问题，让 GPT 根据这个格式来为我分析。

以这篇文章为例：​ https://mp.weixin.qq.com/s/guBFNFtwR9WdmYlFDKtJNg

对 ChatGPT 输入了提示词后得到的结果：

提示词：

2. 找学霸抄作业

在我们没有熟练掌握“调教”技能之前，我们当然可以抄作业，例如这个网站（ https://www.aishort.top ）：

这个网站已经内置了200多套提示词模板，你根据需求直接复制粘贴就可以使用。

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