2023.03.28 ｜ 9408次觀看

ChatGPT怎麼用？有哪些指令能更精準獲得想要的答案？｜職場熱議

你是否已對「ChatGPT」所能給予的回應驚訝不已？「ChatGPT」在近期成為火紅焦點，許多人用其測試問答，甚至生成一段程式碼、創作一篇故事等等，不過卻常受限於發問不夠精確、導致遇上回應不盡理想、未能順利獲得準確答案，到底「ChatGPT」可使用哪些關鍵詞、指令讓它作出更精準的描述？《104職場力》為您整理「ChatGPT」使用上的多種技巧，加上推薦擴充功能、帶您一次了解。

文／《104職場力》小編整理

本文導覽

ChatGPT 能夠做哪些事？

回答問題：透過對輸入問題進行理解，生成相關的回答，如同在搜索引擎上輸入問題，幫助人們快速獲得想要的資訊。
語言翻譯：將一種語言轉換為另一種語言。
文本生成：可以根據給定的主題或內容產出相關文本，幫助人們創作文章、網站內容或其他形式的文本內容。
情感分析：ChatGPT也能透過分析文本中的語氣和情感，理解出文本的情感含義，讓使用者理解感受或情感狀態。
自然語言處理：協助理解自然語言，可以應用於自然語言處理、文本分析和其他與語言有關的應用。

利用ChatGPT產出程式碼 — 產出的程式碼不滿意？還能繼續讓ChatGPT修改

ChatGPT 輸入什麼提示比較容易獲得答案？

清楚及具體的問題：提出較為簡潔明確且具體的問題，這樣ChatGPT能夠更容易理解需求，專注於解決該問題並給出相對應答案。
提供背景資訊：如果有相關的背景資訊可以一併在問題中提出，如此ChatGPT可以更加理解問題。
使用關鍵詞彙：在問題中使用關鍵詞，ChatGPT較能透過這些關鍵詞理解問題、達成你想要的目標、時間點或範圍等。
不使用太過簡單或太複雜的言語字句：使用適當的字句和單字，太過簡單會讓問題範圍變得太廣，太過複雜可能使ChatGPT無法精準了解問題核心。

ChatGPT 有什麼關鍵詞能讓問題更清楚？

定位詞：如「什麼」、「誰」、「哪裡」、「何時」、「為什麼」等詞語可以更清楚理解問題。
行動詞：可以使用「如何」、「解決」、「創建」等詞，可以告訴ChatGPT你想要達成什麼目標。
限制詞：如果要限縮條件，可以使用「只有」、「必須」、「不能」、「除非」等詞，讓ChatGPT理解問題中的限制和條件。
語氣詞：透過如「請」、「謝謝」、「對不起」、「好的」等語氣用詞，能使ChatGPT理解問題的語氣和意圖。
時間詞：要解決有關時間的疑問，使用「現在」、「過去」、「未來」、「每天」等時間單詞，ChatGPT就能理解問題中的時間參照點。
範圍詞：譬如「全部」、「某些」、「最少」、「最多」等詞，讓ChatGPT了解問題的範圍而精準回答。

網路上也有相關關鍵字、指令大全讓你更清楚的提出問題，使ChatGPT回答較符合期待，如：

ChatGPT 最常被問的問題是？

最直接了解ChatGPT最常被問到哪些問題，當然是直接問ChatGPT！常見用來簡單交流或測試時所被詢問的問題有：

你叫什麼名字？
你是人還是機器人？
你能幫我做什麼？
你能說些有趣的事情嗎？
你會說中文嗎？
你知道明天的天氣嗎？
你知道如何做某件事嗎？
你能給我一些建議嗎？
你能告訴我一個笑話嗎？
你能幫我找到一些資訊嗎？

另外請ChatGPT整理人們常問較為複雜的問題，則是：

人工智慧的發展對未來的影響是什麼？
為什麼人類需要探索宇宙？
人類將如何解決氣候變化問題？
未來教育的發展趨勢是什麼？
如何平衡人工智慧和人類的工作職責？
如何維護人類在人工智慧時代的隱私和安全？
如何預防人工智慧對社會和經濟產生負面影響？
如何保障人工智慧的道德和價值觀？
人工智慧是否會在未來取代部分人類工作？
如何實現人工智慧的普及和普及後的管理？

ChatGPT 創作文章的步驟？

主題和目的：清楚告知你要寫作的主題和寫作目的，讓ChatGPT理解你的寫作需求。
目標讀者：告訴ChatGPT你的目標讀者是誰，例如年齡、性別、興趣等。
樣本：可以提供寫作主題相關的文本內容與範例而讓ChatGPT了解。
創作風格：闡述寫作風格，例如正式、輕鬆、幽默等，ChatGPT生成時會更為傾向這類風格。
關鍵詞：提供與主題相關的關鍵詞，有著較詳細的資訊告知，ChatGPT在生成時更為貼切。

而生成文本大多需要進一步編輯和修改、檢查校對，畢竟ChatGPT進行內容產出常有冗長、不連貫的語句，以確保最後內容是順暢通順。

ChatGPT 使用上的限制？

語境的理解有限：
雖然是透過分析語言來生成答案，然而其理解程度有限，可能無法理解某些隱含的意思或隱喻。
知識的限制：
ChatGPT透過學習獲取各種知識，但它知識範圍有限，也可能缺乏某些特定領域的專業知識。但是近日ChatGPT推出了新的Plugins 服務，能夠串連第三方服務，可獲取資訊的範圍也就更廣了。
非常規或混亂的輸入：
例如拼寫錯誤、文法錯誤或沒有上下文的輸入，可能無法給出有用的答案。
前提和假設的缺失：
因為語言生成模型是透過輸入文本的學習和理解，來生成與輸入相關的回答。因此，輸入的文本資訊如果缺少前提或假設，而ChatGPT無法對其假設任何前提或背景，它可能就無法給出完整或正確的答案。
倫理和隱私問題：
因為透過網路收集各種資訊，在某些情況下就會涉及到倫理和隱私問題，例如傳播錯誤資訊、不當內容或非適當的運用。