随着ChatGPT、GPT4、文心一言等大模型越来越被大家所关注。海天瑞声「优雅打工人ChatGPT」系列和大家聊聊ChatGPT的「优雅」。
ChatGPT作为一款领先的语言模型
可以与人进行智能交互
提供有价值的信息和对话体验
这个智能小伙伴
可以回答你的问题、聊天
提供有趣的对话体验
但是作为普通人
你可能需要一些指南
来更好地与这位AI小助手交流
不用担心
我们将为你揭秘使用 提问的秘籍
让你轻松玩转ChatGPT
Engineer 入门指南
简洁明了，别卖关子
ChatGPT虽然厉害，但并不是预知之神。所以，确保你的问题简单明了，避免卖弄华丽花哨的的隐晦表达。忘掉曲折的长篇大论，用简单的句子和直接的语气提问，让ChatGPT能够准确理解你的问题。
上下文是王道
你跟ChatGPT的对话就像一部精彩的电影，上下文是剧情的关键。给ChatGPT提供相关的背景信息，帮助它更好地理解你的问题。比如，如果你想了解《肖申克的救赎》这部电影的票房成绩，可以先告诉ChatGPT你感兴趣的是哪部电影，再问关于票房的问题。这样，ChatGPT就能更准确地为你解答。
限定范围，不打乱节奏
有时候，问题太过宽泛会让ChatGPT感到手足无措，像个迷路的小猫咪。为了让它不迷失在无尽的信息海洋中，缩小问题的范围。比如，你想了解音乐的历史，可以先让ChatGPT专注于某个时期或某种音乐流派，这样它会更有针对性地回答你的问题。
多问几个问题，别吝啬你的好奇心
ChatGPT是个乐于助人的小伙伴，所以别吝啬你的好奇心！如果你有多个相关问题，可以逐一提问，一次获取更多有趣的答案。不要忘了，ChatGPT并不会嫌你问题太多，它只会努力回答你的疑惑。
只要好好遵循上述原则，你就是入门级的 Engineer了！所谓的 Engineer是指专注于设计、优化和评估与自然语言处理（NLP）模型（如GPT-4）互动的 的专业人士。通过利用对自然语言处理模型的深入理解，为不同应用场景量身定制高质量的 ，以实现更准确、高效的人机交互。因为有 Engineer专业的提问，自动生成文本的大语言模型才能正确的回答人类的问题。
大语言模型的性能提升方案
但是仅仅靠 Engineer是不合适的，毕竟像ChatGPT这类产品做出来是面向全世界上的普通人的，那么如何才能让普通人的提问也能被ChatGPT领会并且给出合理的答案呢？
肯定是优化大语言模型，比如ChatGPT4相对于ChatGPT3的算法和数据的优化。提升模型对于普通提问的理解能力，关键在于提升模型的泛化能力。
模型的泛化能力又依赖于数据的泛化性，俗话说“见多识广”，模型只有见过各种语言、场景、风格的数据才能拥有更好的泛化能力。良好的数据集应该能够代表广泛的语言使用情况，并能够应对各种不同的输入情况。以下是数据集泛化的重要性：
模型性能提升：泛化的数据集可以帮助训练出更加鲁棒和高效的NLP模型。通过提供多样化、真实世界的语言示例，模型能够更好地适应各种语言风格、语法结构和语义变化。
处理未见过的数据：泛化的数据集可以使模型更好地处理未见过的数据。在现实世界中，我们经常会遇到新的语言用法、词汇和表达方式。通过使用具有泛化能力的数据集进行训练，模型可以更好地理解和处理这些未知的情况。
抵抗偏见和歧视：泛化的数据集有助于减少模型中的偏见和歧视。如果数据集只包含特定领域或特定群体的样本，模型可能会学习到不平衡或片面的观点。通过使用广泛的数据集，我们可以更好地确保模型在处理各种群体和语境时公正和中立。
推广应用范围：具有泛化能力的数据集可以推广NLP应用的范围。无论是机器翻译、问题回答还是文本生成，泛化的数据集可以帮助模型适应不同领域、不同语言和不同任务的需求，从而扩大NLP技术的适用范围。
自然语言处理数据库推荐
数据集的泛化对于构建强大、鲁棒的NLP模型至关重要。它可以提高模型性能、处理未知数据、减少偏见和推广应用范围。为了实现更好的数据集泛化，海天瑞声推出了多语种、多场景、多风格的数据库。
巴西葡萄牙语正则化数据库
Brazilian Portuguese TN Corpus
该数据库包含5,000句巴西葡萄牙语正则化数据库，适用于虚拟主播、语音助手等各个场景对AI模型的更高精度训练。
产品库编号：King-NLP-177
香港POI数据库及粤拼标注
HK POI Corpus with Pronunciation
该数据库包含204,290条香港POI数据库及粤拼标注，适用于智能地图、智慧城市、自动驾驶等场景。
产品库编号：King-NLP-050
台湾国语分词词性数据库
TW Traditional Chinese POS Corpus
该数据库包含248,214句台湾国语分词词性语料库，适用于虚拟主播、语音助手等各个场景对AI模型的更高精度训练。
产品库编号：King-NLP-085
