机器学习和神经网络 - 页 44

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ChatGPT 中的逆向提示工程

ChatGPT 中的逆向提示工程

在此视频中，解释了反向提示工程的概念，其中聊天 GPT 用于创建提示以实现所需的输出。讨论了生成产品描述的示例，其中从文本中提取语义相关的实体并用于指示聊天 GPT 生成相关内容。该过程可应用于各种类型的内容，并可用于生成与原始提示在语气和风格上相似的产品描述。演讲者鼓励观众订阅 SEOPub 邮件列表和 YouTube 频道。

• 00:00:00在本节中，来自 SEO Pub 的 Mike 解释了反向提示工程的概念，以及它如何涉及从最终目标开始并让聊天 GPT 创建适当的提示以实现所需的输出。 Mike 使用智能笔记上的文本演示了反向提示工程的示例。他指示聊天 GPT 从文本中提取语义最相关的实体，并使用这些实体生成可用作产品描述输出的内容。他还展示了如何不仅可以在编码中使用反向提示工程，还可以在创建内容时为聊天 GPT 提供特定指令以创建更好的内容。
  
  
• 00:05:00在本节中，演讲者讨论了使用 ChatGPT 进行反向提示工程的过程。他们演示了如何创建一个带有编号实体及其显着性分数的图表，然后使用这些实体为新文章生成提示。生成的提示包括所有指定的实体和信息，演讲者指出可以添加额外的说明，例如使用相关标题和更详细地扩展内容，以进一步细化输出。演讲者建议，此过程可应用于各种类型的内容，包括产品描述，以生成新的相关内容。
  
  
• 00:10:00在本节中，演讲者讨论了如何使用 ChatGPT 中的反向提示工程生成与作为提示输入系统的语气和风格相似的产品描述。该过程涉及输入产品描述，让系统对其进行分析，然后为其他产品生成类似的提示。演讲者最后鼓励观众订阅 SEOPub 邮件列表和 YouTube 频道。

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如何使用 GitHub Copilot（附带 Python 示例）

如何使用 GitHub Copilot（附带 Python 示例）

该视频展示了 GitHub Copilot 的功能，这是一种 AI 语言模型，可提供与多种编程语言和框架兼容的智能编码建议。该视频提供了 Python 示例来演示 GitHub Copilot 如何建议函数、变量、注释、类和数据模型。 GitHub Copilot 是一个有争议的工具，受到一些开发人员的批评，但该视频表明，尽管每月收费 10 美元，但它可以有效地为开发人员节省时间。该视频展示了 GitHub Copilot 功能的各种示例，包括创建解决罗马数字转换问题的程序、从公共 API 提取股市数据、构建俄罗斯方块游戏等。演讲者建议 GitHub Copilot 可以提高编码效率，让更多时间专注于其他基本开发任务，如软件架构、设计和业务需求。

• 00:00:00 在本节中，视频介绍了 GitHub Copilot 及其功能，其中包括 AI 语言模型和 GitHub 数据集。该插件提供智能的编码建议，与各种编程语言和框架兼容，并可在多个 IDE 上使用。该视频提供了使用 Python 的编码示例，展示了 GitHub Copilot 如何为注释、函数、变量甚至类或数据模型提供直观的建议。该视频还指出 GitHub Copilot 是一个有争议的工具，并讨论了反对其使用的反驳论点。尽管每月收费 10 美元，但该视频表明 GitHub Copilot 可以有效地为开发人员节省时间。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频展示了将 GitHub Copilot 与基本 Python 命令结合使用以及创建程序来解决罗马数字转换问题的示例。虽然 Copilot 可以预测用户想要做什么，但它输出的一些代码可能不容易阅读或使用，因此用户需要根据需要进行审查和调整。 Copilot 还能够预测用户想要创建一个测试用例列表，甚至编写一个循环来运行它们，展示了它在编码过程中节省时间和精力的能力。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频展示了一个使用 GitHub Copilot 创建 Python 程序的示例，该程序可以从名为 alpha Vantage 的公共 API 中提取股市数据，并使用 pandas 库将其显示在表格中。指导员首先构建程序并添加评论以指导 Copilot 的建议。 Copilot 然后建议一个与 alpha Vantage 兼容的 URL 并导入必要的库。 Copilot 还展示了其理解检索数据结构的能力，使其能够轻松创建股票价格信息表。然后，讲师演示 Copilot 与 matplotlib 的集成来绘制数据，只需要两行代码。该视频以一个成功的程序作为结尾，该程序可以从 API 中提取股市数据并将其绘制在图表或表格上，展示 GitHub Copilot 在更复杂场景中的功能。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者演示了如何使用 GitHub Copilot 编写简单的数据科学程序、绘制股票价格图以及使用 PyGame 构建整个俄罗斯方块游戏。演讲者建议为特定任务的 AI 工具设置约束，而不是将其留给解释以获得更好的结果。 GitHub Copilot 的建议帮助演讲者创建块形状并定义游戏状态。最后，演讲者提到AI工具每帧速率高效更新游戏状态，检查是否要退出游戏，并根据空块颜色和固定块填充屏幕，确保游戏的流畅运行。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者演示了使用 GitHub Copilot 使用 Python 代码创建俄罗斯方块游戏。他们承认代码质量并不完美，但能够在短短 20 分钟内编写出大约 80% 的代码。尽管一些开发人员表示担心 Copilot 会使他们成为更糟糕的编码员或减慢他们的学习速度，但发言人认为这只会将他们的注意力转移到一组不同的技能上，例如在更具战略性的层面上解决问题。隐私和数据方面是另一个问题，因为 GitHub 归微软所有，使用 Copilot 意味着他们可以访问用户的代码。虽然它可能不适合知名公司或政府机构，但对于初创公司和个人项目来说应该没问题。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了他们对使用 GitHub Copilot 的看法。他们建议，如果您的公司政策允许，或者如果您将它用于您自己的项目，那么您应该使用它或至少试用几周。它可以为您节省大量编码时间，并腾出时间专注于更重要和有趣的任务，如软件架构、设计和业务需求。演讲者鼓励观众在评论部分分享他们对 GitHub Copilot 的看法。

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如何使用 ChatGPT 快速学习编码（这真的是游戏规则的改变者）

如何使用 ChatGPT 快速学习编码（这真的是游戏规则的改变者）

该视频介绍了 ChatGPT，这是一种由 Open AI 开发的自然语言处理工具，对于那些希望更快更好地学习编码的人来说，它是游戏规则的改变者。演讲者分享了一个框架，用于根据学习者的学习风格和生活方式与 ChatGPT 创建定制的学习计划，以及使用 ChatGPT 生成项目想法并作为专家导师解释编码概念。该视频还讨论了基于项目的学习的重要性，并推荐了 stem 学习平台 Brilliant.org 作为学习编码的额外资源。该视频最后邀请观众探索使用 ChatGPT 作为他们学习工作流程的一部分。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了使用由 Open AI 开发的自然语言处理工具 ChatGPT 来学习如何更快更好地编写代码的好处。演讲者分享了她如何要求 Chat GPT 根据用户的学习风格和生活方式设计定制学习计划，以及如何提出项目想法并使用 Chat GPT 作为专家导师逐步教授编码概念的框架。步。演讲者还提供了有关如何通过回到提示工程的基础知识来充分利用 Chat GPT 的提示，即如何构建问题以从 AI 获得更好的答案。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者介绍了一个框架，用于创建更好的使用 ChatGPT 进行编码的学习计划。该框架基于五个 W，包括谁、什么、何时、何地和为什么。然后，演讲者提供了一个学习 Python 编码的学习计划示例，重点是数据科学，包括几个学习主题以及相关资源和时间表。然而，演讲者建议学习方法与学习计划本身一样重要，并介绍了通过项目应用巩固学习的 Breath First Learning 框架。
  
  
• 00:10:00 在这段文字记录中，演讲者强调了项目在学习过程中的重要性，并解释了 ChatGPT 如何帮助产生项目想法。他们提供了一个以动漫节目火影忍者为中心的探索性数据分析项目的示例，并演示了 ChatGPT 如何甚至可以为该项目生成代码。虽然生成的代码看起来是合法的，但由于缺少元素，它最终无法运行。总的来说，演讲者给 ChatGPT 的项目创建能力打了三分（满分五分），并邀请观众在评论中分享他们使用 ChatGPT 生成的项目的经验。
  
  
• 00:15:00 在本节中，视频讨论了 Chachi BT 如何作为专家导师向用户解释概念，例如继承和多态的面向对象编程概念。该视频强调，这对于在编码时遇到困难概念但需要更详细解释的用户很有帮助。此外，该视频还提供了如何有效提示 Chachi BT 获得更好响应的提示，例如在问题中附加 Chachi BT 应扮演的角色并要求其生成启动代码。该视频还指出了 Chachi BT 在学习方面的一些局限性，例如生成不正确的结果以及无法完全替代其他学习资源。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者推荐 stem 学习平台 Brilliant.org 作为学习编码的资源。 Brilliant 上的课程专为 STEM 学科设计，侧重于互动式实践学习。演讲者亲自使用 Brilliant 来温习技能和新话题，尤其是在人工智能领域。 Meta 等公司的招聘人员甚至向求职者推荐使用 Brilliant。 Brilliant 通过提供的链接为前 200 名注册用户提供 30 天免费试用和年度高级订阅折扣。演讲者鼓励观众探索使用 ChatGPT 进行高效学习，并看到它在改变自己的工作流程方面的潜力。

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如何使用人工智能 | 20 个 ChatGPT 用例完整课程 [100 分钟]

如何使用人工智能 | 20 个 ChatGPT 用例完整课程 [100 分钟]

该视频讨论了如何使用 AI 来提高各种任务的生产力。它演示了如何使用 ChatGPT 帮助撰写简历、创建数学课程以及为退休储蓄。它还通过提供分步指南解释了如何使用 AI 解决问题。 AI 可用于为员工创建全公司范围的电子邮件提醒，以更新他们的才能和技能概况、生成工作申请的求职信或创建一系列简短的博客文章。

• 00:00:00 在此视频中，演示者展示了如何使用 AI 根据聊天提供的信息为某人生成简历。聊天首先要求主持人提供一些关于他们自己的基本信息，例如他们的姓名和联系信息。然后聊天开始为演示者写简历，将他们的经验和技能分为不同的类别。主持人对聊天竖起了大拇指，并说简历“棒极了”。
  
  
• 00:05:00 在这个视频中，人工智能被用来帮助在 ChatGPT 中写简历。人工智能能够理解美国代码并以简单直接的方式向用户解释。
  
  
• 00:10:00 ChatGPT 是一种计算机程序，可用于将复杂的文本提炼成易于理解的解释。在本视频中，创作者展示了如何使用 ChatGPT 来学习 Python。首先，他们要求 ChatGPT 给他们代码。然后，他们使用代码生成可以在 Excel 或熊猫数据框中轻松分析的信息。
  
  
• 00:15:00 ChatGPT 是一个 Python 数据科学项目，可用于从聊天会话中获取代码。然后可以在 Google Colab 中使用此代码来生成图表和地图。
  
  
• 00:20:00 在此视频中，演示者演示了如何使用 AI 聊天机器人 (chatGPT) 为编程项目生成伪造的 JSON 内容。
  
  
• 00:25:00 在此 YouTube 视频中，演示者展示了如何使用 ChatGPT 为各种编程项目生成虚假数据。他们使用聊天 GT 为快餐店的客户访问、菜单项和营养信息生成数据集。
  
  
• 00:30:00 该视频演示了如何使用 AI 分析客户数据、识别模式并提出建议。
  
  
• 00:35:00 该视频讨论了波士顿倾茶事件如何影响殖民地家庭，特别是减少就业和财富。
  
  
• 00:40:00 该视频展示了如何使用 AI 重制一份被发现存在抄袭、语法和拼写错误的文本。
  
  
• 00:45:00 在此视频中，创作者要求聊天 GPT 帮助为五年级学生创建基础数学课程。聊天 GPT 提供资源、概述时间表并提供测验。
  
  
• 00:50:00 该视频提供了有关如何使用 AI 帮助完成规划退休、评分数学测验等任务的指南。它建议使用聊天机器人向 AI 提问，并提供了该过程的视频演示。
  
  
• 00:55:00 该视频展示了如何使用 AI 聊天机器人来帮助为退休储蓄。聊天机器人可以帮助您计算每月需要存多少钱才能达到退休目标。
  
  
• 01:00:00 在此视频中，演示者解释了如何使用 AI 解决问题。他们首先描述问题，然后通过提供分步指南展示人工智能如何提供帮助。
  
  
• 01:05:00 该视频介绍了如何使用聊天 GPT 格式化重要电子邮件并将其发送给所有员工。
  
  
• 01:10:00 该视频介绍了如何使用 AI 创建全公司范围的电子邮件提醒，以提醒员工更新他们的才能和技能概况。该软件名为“Jet GPT”，将生成电子邮件模板供您使用。
  
  
• 01:15:00 在此视频中，YouTube 用户“ryanstewartmorgan”讨论了如何使用 AI 为招聘广告制作求职信。 ChatGPT 可用于创建一份简历求职信，根据职位广告描述准确代表申请人的职位资格。
  
  
• 01:20:00 该视频介绍了如何使用 AI 来帮助完成为求职申请撰写求职信的任务。 AI 可以为您生成适合您申请的特定工作的求职信。
  
  
• 01:25:00 该视频介绍了如何使用 AI Chat GPT 创建要完成的任务的优先列表以及可能的时间表。
  
  
• 01:30:00 该视频展示了如何使用 AI 为工作创建绩效工作陈述。人工智能有助于确定工作的主要职责和教育要求。
  
  
• 01:35:00 这段 YouTube 视频演示了如何使用人工智能为一个名为“如何使用 ChatGPT”的 Facebook 群组创建社交媒体帖子。该视频解释了如何堆叠各种不同的视频和文本帖子来创建帖子，然后展示了如何将帖子粘贴到 chatGPT 中。该视频演示了如何使用 AI 来提高社交媒体帖子的质量。
  
  
• 01:40:00 这段 YouTube 视频演示了如何使用 AI 在短短几分钟内创建一系列简短的博客文章。

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使用 OpenAI 的 GPT-3 和其他 LLM 进行快速工程

使用 OpenAI 的 GPT-3 和其他 LLM 进行快速工程

该视频介绍了 OpenAI GPT-3 机器学习算法的工作原理以及如何使用它来生成文本和图像。演示者介绍了提示设计的一些最佳实践，并演示了如何使用该算法来提高问题答案的准确性。

• 00:00:00 提示工程是生成式 AI 世界中的一门学科，它描述了编写良好的有意提示的艺术，这些提示从生成式 AI 模型中产生了我们真正想要的输出，在某种程度上，它是编程的抽象。关于提示工程，有几件事需要学习，其中之一是提示通常使用以下一个或多个组件：说明、外部信息、用户输入和带有输出指示器的主要问题。
  
  
• 00:05:00 这个 YouTube 视频解释了 OpenAI 的 GPT-3 人工智能模型是如何工作的，并提供了一个提示示例。该模型经过训练，可以根据外部信息（上下文）和经过验证的信息（问题）回答问题。如果信息不在上下文中或模型没有正确的信息，模型将回答“我不知道”。
  
  
• 00:10:00 该视频解释了 OpenAI 的 GPT-3 模型如何使用随机性来产生更有趣的输出。当温度升高时，模型更具创意和娱乐性。
  
  
• 00:15:00 该视频介绍了如何使用 OpenAI 的 GPT-3 机器学习算法来创建可以更好地回答问题的提示。该视频还演示了如何使用源知识来提高 GPT-3 答案的准确性。
  
  
• 00:20:00 在此视频中，OpenAI GPT-3 机器学习模型用于生成文本和图像。 GPT-3 模型能够在提示和完成创建中处理最多 4096 个令牌，但它无法处理具有 4097 个令牌的上下文窗口的提示。 GPT-3 模型的最大完成长度设置为 412 个令牌。
  
  
• 00:25:00 在此视频中，演示者解释了 GPT-3 算法的工作原理以及如何设置使用它的提示。演示者还介绍了提示设计和分支工程的一些最佳实践。

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ChatGPT 作为开发人员的实际用途 | 12个实例

ChatGPT 作为开发人员的实际用途 | 12个实例

来自 Travis.media 的 Travis 以开发人员的身份讨论了 Chat GPT 的用例。有经验的开发人员应该利用 Chat GPT 等 AI 工具来提高效率，而新手开发人员应该等到他们了解该技术后再使用它。他提供了 12 个实际示例，说明开发人员如何使用 Chat GPT。这些范围从编写代码到生成模板、总结文章或 pdf，甚至创建爸爸笑话。 Chat GPT 可以帮助开发人员跟上不断变化的技术格局，并减少倦怠等负面影响。演讲者强调，AI 是一种提高效率的工具，不能替代对编码基础知识的理解。最后，演讲者认为，利用 AI 的力量可以帮助开发人员提高效率和效力，并帮助他们在下一阶段的技术中工作。

• 00:00:00 在本节中，来自 Travis.media 的 Travis 以开发人员的身份讨论了聊天 GPT 的用例。他解释说，有经验的开发人员绝对应该使用 Chat GPT 等人工智能工具来提高效率，而新手开发人员应该等到他们了解该技术后再使用它。 Travis 提供了 12 个实际示例，说明开发人员如何使用 Chat GPT，首先是为 Twitter 提出参与推文的非编码相关示例。他强调，Chat GPT 可以帮助开发人员跟上快速发展的技术格局，并减少倦怠等负面影响。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频讨论了开发人员如何使用 ChatGPT 的几个实际示例。最流行的用例之一是让 ChatGPT 为您编写代码，而不是从头开始编写。用户可以提供特定信息，例如语言和框架，以生成他们可以自定义的准确代码和模板。其他用例包括优化 Kubernetes 的资源使用、编写 AWS 策略和重构现有代码。 ChatGPT 还可以解释代码并澄清任何混淆，使其成为学习编码的绝佳工具。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频讨论了 ChatGPT 如何帮助开发人员查找代码中的错误并提高代码效率。通过粘贴有错误或性能低下的代码，ChatGPT 可以提出更改建议，例如重构代码、消除不必要的循环迭代或替换缓慢的运算符。此外，开发者可以使用 ChatGPT 生成 Kubernetes manifests 模板、Cloud Formation 模板和 GitHub readme 文件，从而节省时间并提高效率。总的来说，ChatGPT 可以帮助开发者编写更干净、更高效、更无错误的代码。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者提供了 12 个实用示例，说明开发人员如何使用 ChatGPT。第一个例子是总结可能阅读起来太耗时的长篇文章或pdf。第二种是将其用作导师，帮助学习概念或编程语言。演讲者还建议使用 ChatGPT 来自动执行任务、生成代码或 SQL 查询以及为 Terraform 或 CloudFormation 创建模板。他们还建议用它来写简短的博客文章，或者甚至在你的日常站立会上听到爸爸的笑话。演讲者强调，虽然 AI 是一种有用的工具，但它不应取代对编码基础知识的理解，开发人员使用 AI 将提高效率，而不是取代工作。
  
  
• 00:20:00 在视频的这一部分，演讲者强调了由于技术的激增，对开发人员、IT 专业人员、网络安全专家、devops 工程师和 SRE 的需求不断增加。演讲者建议任何学习编码的人在为找到工作付出必要努力的同时保持专注并坚持到底。最后，演讲者认为，利用 AI 的力量可以帮助开发人员变得更加高效和有效，并且随着技术的进步，每个人都将致力于下一阶段的技术。

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ChatGPT 教程：如何为初学者使用聊天 GPT 2023

ChatGPT 教程：如何为初学者使用聊天 GPT 2023

本视频教程介绍了 Chat GPT，并解释了如何将其用于广泛的用途。该视频涵盖了 Chat GPT 的各种命令提示，包括角色扮演、辅导、询问新命令提示和寻求建议。该教程还强调了具体和提供反馈以从 Chat GPT 获得最佳结果的重要性，并建议将 Chat GPT 视为任何主题的导师和助手。总体而言，该视频强调了使用 Chat GPT 规划个人和专业任务的灵活性和实用性。

• 00:00:00 教程这部分，讲师介绍了Chat GPT，并讲解了如何注册免费账号，说明legacy或者3.5版本足够本教程使用。他们继续解释如何创建新聊天以及如何保存每个对话以供将来参考。然后讲师强调了 Chat GPT 的一些局限性，例如缺乏时事知识和一些不准确的地方，这些都需要事实核查。他们继续介绍前两种命令类型：分别询问具体事实或细节和征求建议。讲师演示如何为每种命令类型提供提示，并提供有关如何通过反馈提高 AI 准确性的提示。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频主持人解释了如何使用 ChatGPT 进行语言翻译和比较。 ChatGPT 可以提供比谷歌翻译更准确的翻译，因为它考虑了上下文、社交线索和现实生活情况。它还可以用于书面翻译，使其成为用户的多功能工具。 ChatGPT 还擅长比较，因为它从各种来源收集了大量信息和数据。它可以提供关于猫和狗作为宠物的区别或 iOS 和 Android 操作系统之间的区别的答案。用户还可以向 ChatGPT 提供反馈，以帮助它提供更好的响应。最后，视频演示者强调了 ChatGPT 进行创意写作的能力，从电子邮件模板和博客到歌曲和笑话。
  
  
• 00:10:00 在教程的这一部分，视频展示了如何使用 ChatGPT 生成各种类型的内容。给出的第一个例子是要求 ChatGPT 写一个关于一只毛毛虫从树上掉下来，失去家人，然后以一种有趣且感觉良好的方式团聚的短篇故事。解说员演示了 ChatGPT 如何将故事重写为歌曲或诗歌。另一个例子是要求 ChatGPT 向汽车经销商写一封电子邮件，说明维修费用过高，同时非常友善。此外，ChatGPT 可以集思广益，例如生日派对预算低于 50 美元的户外活动，并提供分步指南，例如在公园组织野餐。本教程还展示了 ChatGPT 如何将给定的文本进行总结和重新格式化为更简洁的摘要或大纲。
  
  
• 00:15:00 在这段文字记录中，演讲者讨论了 Chat GPT 的各种命令提示和功能，这是一种用途广泛的人工智能工具。该工具可以帮助用户总结信息、生成列表、提供不同主题的优缺点、查找名称、引用或给定主题的研究，并提供书面文本的反馈。演讲者指出，Chat GPT 的一个特别有趣的用途是角色扮演和对话，因为该工具可以根据给定的提示生成响应。总的来说，演讲者强调了 Chat GPT 对各种任务的灵活性和实用性。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频教程解释了 ChatGPT 的不同命令提示符。第一个用例是角色扮演，用户将身份分配给 ChatGPT 并模拟对话。例如，问练习面试问题或大声练习一门新语言。第二个用例是让 ChatGPT 解释不同的概念，使其成为用户的免费导师。第三个用例是向 ChatGPT 询问新的命令提示，以了解更多关于它可以做什么的信息。最后，ChatGPT 可以用作导师，就包括创业在内的各种主题提供建议。
  
  
• 00:25:00 在本节中，教程介绍了有效使用聊天 GPT 的技巧。用户应将 Chat GPT 视为任何主题的导师和助手。本教程介绍了 15 种不同的命令类型，用户可以使用它们来简化他们的生活。为获得最佳答案，用户需要将提示具体明确，并向 Chat GPT 提供反馈以获得更好的结果。耐心也很重要，因为获得所需答案可能需要时间。用户应该将自己视为一名记者，并提出后续问题来磨练对话。通过这些技巧，用户可以使用 Chat GPT 来规划他们的个人和商业生活。

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ChatGPT 教程：如何为初学者使用聊天 GPT 2023

ChatGPT 教程：如何为初学者使用聊天 GPT 2023

本视频教程介绍了 Chat GPT，并解释了如何将其用于广泛的用途。该视频涵盖了 Chat GPT 的各种命令提示，包括角色扮演、辅导、询问新命令提示和寻求建议。该教程还强调了具体和提供反馈以从 Chat GPT 获得最佳结果的重要性，并建议将 Chat GPT 视为任何主题的导师和助手。总体而言，该视频强调了使用 Chat GPT 规划个人和专业任务的灵活性和实用性。

• 00:00:00 教程这部分，讲师介绍了Chat GPT，并讲解了如何注册免费账号，说明legacy或者3.5版本足够本教程使用。他们继续解释如何创建新聊天以及如何保存每个对话以供将来参考。然后讲师强调了 Chat GPT 的一些局限性，例如缺乏时事知识和一些不准确的地方，这些都需要事实核查。他们继续介绍前两种命令类型：分别询问具体事实或细节和征求建议。讲师演示如何为每种命令类型提供提示，并提供有关如何通过反馈提高 AI 准确性的提示。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频主持人解释了如何使用 ChatGPT 进行语言翻译和比较。 ChatGPT 可以提供比谷歌翻译更准确的翻译，因为它考虑了上下文、社交线索和现实生活情况。它还可以用于书面翻译，使其成为用户的多功能工具。 ChatGPT 还擅长比较，因为它从各种来源收集了大量信息和数据。它可以提供关于猫和狗作为宠物的区别或 iOS 和 Android 操作系统之间的区别的答案。用户还可以向 ChatGPT 提供反馈，以帮助它提供更好的响应。最后，视频演示者强调了 ChatGPT 进行创意写作的能力，从电子邮件模板和博客到歌曲和笑话。
  
  
• 00:10:00 在教程的这一部分，视频展示了如何使用 ChatGPT 生成各种类型的内容。给出的第一个例子是要求 ChatGPT 写一个关于一只毛毛虫从树上掉下来，失去家人，然后以一种有趣且感觉良好的方式团聚的短篇故事。解说员演示了 ChatGPT 如何将故事重写为歌曲或诗歌。另一个例子是要求 ChatGPT 向汽车经销商写一封电子邮件，说明维修费用过高，同时非常友善。此外，ChatGPT 可以集思广益，例如生日派对预算低于 50 美元的户外活动，并提供分步指南，例如在公园组织野餐。本教程还展示了 ChatGPT 如何将给定的文本进行总结和重新格式化为更简洁的摘要或大纲。
  
  
• 00:15:00 在这段文字记录中，演讲者讨论了 Chat GPT 的各种命令提示和功能，这是一种用途广泛的人工智能工具。该工具可以帮助用户总结信息、生成列表、提供不同主题的优缺点、查找名称、引用或给定主题的研究，并提供书面文本的反馈。演讲者指出，Chat GPT 的一个特别有趣的用途是角色扮演和对话，因为该工具可以根据给定的提示生成响应。总的来说，演讲者强调了 Chat GPT 对各种任务的灵活性和实用性。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频教程解释了 ChatGPT 的不同命令提示符。第一个用例是角色扮演，用户将身份分配给 ChatGPT 并模拟对话。例如，问练习面试问题或大声练习一门新语言。第二个用例是让 ChatGPT 解释不同的概念，使其成为用户的免费导师。第三个用例是向 ChatGPT 询问新的命令提示，以了解更多关于它可以做什么的信息。最后，ChatGPT 可以用作导师，就包括创业在内的各种主题提供建议。
  
  
• 00:25:00 在本节中，教程介绍了有效使用聊天 GPT 的技巧。用户应将 Chat GPT 视为任何主题的导师和助手。本教程介绍了 15 种不同的命令类型，用户可以使用它们来简化他们的生活。为获得最佳答案，用户需要将提示具体明确，并向 Chat GPT 提供反馈以获得更好的结果。耐心也很重要，因为获得所需答案可能需要时间。用户应该将自己视为一名记者，并提出后续问题来磨练对话。通过这些技巧，用户可以使用 Chat GPT 来规划他们的个人和商业生活。

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如何使用 GPT-4 轻松学习任何技能（7 个 ChatGPT 提示学习）

如何使用 GPT-4 轻松学习任何技能（7 个 ChatGPT 提示学习）

该视频讨论了如何将 GPT-4 用作多功能的个人学习辅助工具，以更有效和高效地学习任何技能。演讲者介绍了七个用于学习的聊天 GPT 提示，例如使用工作示例、分步指南和心智模型来理解困难的主题，以及使用角色扮演场景和临床案例研究进行语言学习和医学。 GPT-4 还可以通过可视化练习指导用户，充当性能教练。该视频提供了所有提示的链接，并鼓励观众亲自尝试。

• 00:00:00 在本节中，视频讨论了如何使用 GPT-4 更有效地学习任何技能。提供七种不同的提示，包括使用GPT-4作为考官并为您提供主题测验，使用帕累托原理识别高收益主题，通过逐步指导学习专业技能，通过工作示例和心理理解困难主题模型，并通过与 GPT-4 的对话和角色扮演场景练习语言技能。借助 GPT-4 改进的创造力和培训，用户可以通过多种方式节省时间并更快地学习。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频介绍了如何将 GPT-4 作为个人学习辅助工具来学习任何技能。演讲者提供了七个聊天 GPT 提示供学习，包括使用角色扮演场景进行语言学习和使用临床案例研究进行医学学习。 Chat GPT 还可以通过可视化练习指导用户掌握技能，从而充当个人绩效教练。该视频包含指向所有提示列表的链接，演讲者鼓励观众亲自尝试。

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Trying out Code Interpreter for ChatGPT

Trying out Code Interpreter for ChatGPT

The Code Interpreter for ChatGPT is demonstrated in this video by analyzing air traffic passenger statistics data from data.gov. The tool can recognize and load a CSV file into a pandas data frame, guess column name headers, and infer information about the columns. The tool can then perform basic descriptive statistics and create simple bar charts and pie charts to visualize the patterns in the data. The tool is also tested by modifying a bar chart, combining data of two levels, filtering domestic-only flights or tracking the passenger count changes over time. The video creator discusses the potential of the tool in self-service data analysis but warns of the potential dangers of unknown consequences and the development of super-intelligence, emphasizing the importance of regulating the technology with guardrails and educating oneself through data literacy channels.

• 00:00:00 In this section of the video tutorial on how to use Code Interpreter, a new Alpha plugin for ChatGPT by OpenAI, the demonstrator walks through how to use the tool to analyze data using a CSV file of air traffic passenger statistics from data.gov. They show how to upload the CSV file into ChatGPT and how the tool recognizes the file name, imports pandas and loads the data into a pandas data frame. The demonstrator also shows how the tool can guess the column name headers and infer information about the columns by just looking at the column data itself, although this might be susceptible to error. Finally, they show how to prompt the plugin to perform some basic descriptive statistics and create simple bar charts and pie charts to visualize the patterns in the data.
  
  
• 00:05:00 In this section, the user interacts with a code interpreter for ChatGPT and requests modifications to a bar chart showing the top 10 operating Airlines by passenger count. The interpreter successfully creates a modified chart with horizontal bars, gray color, and data labels showing thousands separated. The accuracy of the interpreter is then tested by comparing the numbers with a dataset uploaded in tableau, and it is found to be correct. The user then requests a combination of two levels of the operating airline variable, and the interpreter again successfully modifies the data and produces the correct result. The user realizes that this type of modification is common in analysis workflow, and the ease with which the interpreter completes the task is fascinating.
  
  
• 00:10:00 In this section, the speaker tries different analysis using the Code Interpreter for ChatGPT tool, starting with a command to filter domestic-only flights for the top 10 airlines. The tool is able to correctly recognize the variables and perform the filtering without explicit instructions. The speaker then tests the tool by asking for a time series analysis showing passenger count changes over time, and the program infers and displays the significant drop caused by the COVID-19 pandemic. The speaker is impressed with the tool's ability to create Python code, modify charts, combine data, and output data in different formats, making it a groundbreaking tool for business intelligence.
  
  
• 00:15:00 In this section, the video creator discusses the potential of the Code Interpreter for ChatGPT, which allows for quick data analysis and visualization with an almost conversational approach. While it can be error-prone, it represents a groundbreaking step towards self-service data analysis. However, the technology is also terrifying because it raises concerns about the potential development of super-intelligence and other unknown consequences. The creator emphasized the importance of implementing guardrails to regulate the technology. Finally, the creator recommends following data literacy channels to stay up-to-date with new developments, such as the ChatGPT Basics course.