คำสั่ง ChatGPT ที่ไม่ซ้ำสิ่งที่คุณเพิ่งเขียน

โอเค นี่คือบทความที่มีความยาวมากกว่า 1500 คำในรูปแบบ Markdown ซึ่งมุ่งเน้นการสร้างคำสั่งสำหรับ ChatGPT ที่เป็นการสร้างตอบรับที่เป็นต้นฉบับ แทนที่จะเป็นการตอบกลับที่ซ้ำซาก มันรวมถึงหลายระดับหัวข้อ จุดสำคัญ ข้อความที่ตัวหนาและตัวเอียง และตั

NSFW AI Video Generator

คำสั่ง ChatGPT ที่ไม่ซ้ำสิ่งที่คุณเพิ่งเขียน

NSFW AI Video Generator
Contents

โอเค นี่คือบทความที่มีความยาวมากกว่า 1500 คำในรูปแบบ Markdown ซึ่งมุ่งเน้นการสร้างคำสั่งสำหรับ ChatGPT ที่เป็นการสร้างตอบรับที่เป็นต้นฉบับ แทนที่จะเป็นการตอบกลับที่ซ้ำซาก มันรวมถึงหลายระดับหัวข้อ จุดสำคัญ ข้อความที่ตัวหนาและตัวเอียง และตัวอย่างที่ละเอียดเพื่อแสดงกลยุทธ์การสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพ

ต้องการใช้พลังของ AI โดยไม่มีข้อจำกัดใดๆ?
ต้องการสร้างภาพ AI โดยไม่มีมาตรการป้องกันใดๆ?
แล้ว คุณไม่ควรพลาด Anakin AI! มาปลดล็อกพลังของ AI สำหรับทุกคน!

การหลีกเลี่ยงห้องสะท้อน: การสร้างคำสั่ง ChatGPT เพื่อความเป็นต้นฉบับ

ChatGPT และโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) อื่นๆ เป็นเครื่องมือที่น่าทึ่ง สามารถสร้างข้อความ แปลภาษา และตอบคำถามด้วยความคล่องแคล่วที่น่าทึ่ง อย่างไรก็ตาม หนึ่งในความผิดหวังทั่วไปที่ผู้ใช้พบคือแนวโน้มของโมเดลที่จะ พูดซ้ำ ข้อมูลที่ให้ไว้ภายในคำสั่งเอง การทำซ้ำนี้ทำให้เสียเปล่าที่จะใช้ AI สำหรับการระดมความคิด การเขียนสร้างสรรค์ หรือการได้มาซึ่งข้อมูลใหม่ การสร้างเอาท์พุตที่แท้จริงและเป็นต้นฉบับต้องการการออกแบบคำสั่งอย่างระมัดระวัง มุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์ที่กระตุ้นให้โมเดลคิดนอกเหนือจากเนื้อหาตรงของคำขอเริ่มต้นของคุณและสร้างสิ่งใหม่

ความเข้าใจเกี่ยวกับเหตุผลที่ทำให้การพูดซ้ำเกิดขึ้น

ก่อนที่เราจะเข้าสู่เทคนิคการสร้างคำสั่ง จะเป็นประโยชน์หากเข้าใจว่าทำไมโมเดลเหล่านี้บางครั้งจึงตกอยู่ในกับดักของการทำซ้ำ โดยพื้นฐานแล้ว LLMs ทำงานโดยการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลของข้อความขนาดใหญ่ และจากนั้นคาดการณ์ลำดับคำที่เป็นไปได้สูงสุดที่ ควร ตามด้วยข้อมูลที่ให้มา หากคำสั่งถูกจัดรูปแบบในลักษณะที่บ่งบอกหรือรวมถึงผลลัพธ์ที่ต้องการ โมเดลอาจจะรู้จักรูปแบบนั้นและทำซ้ำมัน แทนที่จะสร้างการตอบสนองที่แท้จริงหรือมีข้อมูลใหม่ ซึ่งเป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะหากคำสั่งมีความเฉพาะเจาะจงมากเกินไปหรือมีคำสำคัญที่สัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับประเภทของการตอบกลับที่คุณต้องการหลีกเลี่ยง กุญแจสำคัญคือการให้บริบทเพียงพอเพื่อให้ AI เข้าใจว่าคุณต้องการอะไร แต่ไม่ให้ข้อมูลมากเกินไปจนมันสามารถทำซ้ำได้เอง

เทคนิคในการสร้างเอาท์พุตที่เป็นต้นฉบับ

กลยุทธ์หลายประการสามารถช่วยลดความน่าจะเป็นของการทำซ้ำและกระตุ้นให้ ChatGPT สร้างเอาท์พุตที่แท้จริงและเป็นต้นฉบับ เทคนิคเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการควบคุมปริมาณข้อมูลและทิศทางที่ให้ไว้ในคำสั่งอย่างรอบคอบ และมั่นใจว่าคุณให้พื้นที่และความยืดหยุ่นแก่โมเดลในการจินตนาการ improvising และตอบกลับด้วยสิ่งที่แตกต่างจากสิ่งที่คุณได้กล่าวไว้แล้ว เป้าหมายหลักคือการเปลี่ยน LLM จากนกแก้วนั่งเป็นคู่คิด ความยากอยู่ที่ว่านี่อาจจะยาก แต่ด้วยการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย คุณจะเห็นผลลัพธ์ของ AI ดีขึ้นมาก

การกำหนดคำสั่งในรูปแบบคำถาม

หนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการหลีกเลี่ยงการพูดซ้ำคือการกำหนดคำสั่งของคุณในรูปแบบคำถาม แทนที่จะเป็นคำแถลงหรือคำสั่ง แทนที่จะพูดว่า "สรุปเนื้อเรื่องของเรื่อง The Raven" คุณอาจถามว่า "หัวข้อที่สำคัญใน The Raven คืออะไร และมันมีส่วนร่วมอย่างไรต่อความรู้สึกโดยรวมของบทกวี?" เช่นเดียวกัน แทนที่จะเขียนว่า "อธิบายแนวคิดของการพันกันควอนตัม" คุณอาจถามว่า "คุณสามารถอธิบายการพันกันควอนตัมในลักษณะที่วัยรุ่นสามารถเข้าใจได้หรือไม่ และให้ตัวอย่างสมมติที่แสดงแนวคิดนี้?". คำถามกระตุ้นให้โมเดลพยายามหาข้อมูลและประมวลผลเพื่อตอบ โดยไม่เพียงแต่ทำซ้ำข้อมูลเพียงอย่างเดียว

การใช้อนาล็อกและอุปมา

การแนะนำอนาล็อกและอุปมาในคำสั่งของคุณอาจเป็นเทคนิคที่มีพลังอีกวิธีหนึ่ง แทนที่จะขอให้โมเดลอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อนโดยตรง คุณสามารถขอให้มันอธิบายแนวคิดในลักษณะของสิ่งที่คุ้นเคยมากขึ้น ตัวอย่างเช่น แทนที่จะขอคำจำกัดความของเทคโนโลยีบล็อกเชน คุณอาจถามว่า "คุณจะอธิบายบล็อกเชนให้กับคนที่เข้าใจระบบบัญชีของเมืองอย่างไร?" การกระตุ้นให้มันวาดภาพเปรียบเทียบระหว่างแนวคิดเป้าหมายและสถานการณ์อื่นจะผลักดันให้โมเดลกว่าไปไกลกว่าการทำซ้ำคำจำกัดความทางกายภาพอย่างง่ายและต้องการให้มันคิดอย่างนามธรรมและสร้างสรรค์ หากคุณต้องการให้มันอธิบายหัวข้อเฉพาะที่ซับซ้อนโดยตรง คุณสามารถขอให้มันอธิบายหัวข้อที่ซับซ้อนนั้นด้วยการเปรียบเทียบที่ง่ายมากมายที่เหมาะสม

การขอให้เสนอความคิดเห็นที่ขัดแย้งหรือการโต้วาทีน

ChatGPT โดดเด่นในการสำรวจมุมมองที่แตกต่าง คุณสามารถใช้จุดนี้เพื่อหลีกเลี่ยงการพูดซ้ำโดยการขอให้โมเดลนำเสนอความคิดเห็นที่ ตรงข้าม ในหัวข้อเฉพาะ หรือเข้าร่วมการโต้วาทีอย่างจำลอง ตัวอย่างเช่น แทนที่จะขอเพียงแค่การอธิบายข้อดีของปัญญาประดิษฐ์ คุณอาจถามว่า "ข้อดีและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นของการนำ AI มาใช้ในวงกว้างคืออะไร และมีการโต้แย้งใดๆ สำหรับแต่ละจุดเหล่านี้หรือไม่?". นี่กระตุ้นให้โมเดลพิจารณาหลายด้านของปัญหาและสร้างข้อโต้แย้งที่มีความซับซ้อนมากขึ้น แทนที่จะกล่าวซ้ำข้อดีที่ถูกอ้างถึงทั่วไป

การขอการตีความหรือการขยายความสร้างสรรค์

คำสั่งที่ขอการตีความหรือการขยายความสร้างสรรค์ของแนวคิดที่มีอยู่สามารถผลักดันให้โมเดลเลยจากการทำซ้ำที่ง่าย สำหรับตัวอย่าง หากคุณกำลังทำงานเกี่ยวกับเรื่องสั้น คุณสามารถให้ ChatGPT ฉากสั้นๆ และขอให้มันเสนอหลายวิธีต่างๆ ที่ฉากสามารถเกิดขึ้นได้ โดยแต่ละวิธีมีแรงจูงใจของตัวละครและพัฒนาการของเนื้อเรื่องที่ไม่ซ้ำกัน หรือ หากคุณกำลังวิเคราะห์เหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถขอให้โมเดลจินตนาการว่าเหตุการณ์นั้นอาจเกิดขึ้นแตกต่างออกไปอย่างไรหากมีการเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจที่สำคัญ ความสามารถของ AI ในการสร้างหลายสถานการณ์ที่มีเอกลักษณ์ชัดเจนว่ามันไม่เพียงแค่ทำซ้ำ

การจำกัดปริมาณข้อมูลที่ให้ไว้

บางครั้ง น้อยอาจมากกว่า การให้รายละเอียดมากเกินไปในคำสั่งสามารถนำ โมเดลเดินไปตามเส้นทางเฉพาะ ทำให้ความน่าจะเป็นที่มันจะมีการพูดซ้ำสิ่งที่คุณได้กล่าวไว้แล้วเพิ่มขึ้น พยายามที่จะหาจุดสมดุลระหว่างการให้โมเดลมีบริบทเพียงพอในการเข้าใจคำขอของคุณและการปล่อยให้มันมีพื้นที่เพียงพอในการใช้ความคิดสร้างสรรค์และการตัดสินใจของตัวเอง เมื่อใดก็ตามที่มีข้อสงสัย เริ่มต้นด้วยคำสั่งที่ง่ายกว่าและเปิดกว้างมากกว่าแล้วปรับปรุงตามการตอบกลับครั้งแรก ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเขียนข้อเสนอโปรเจกต์อย่างละเอียดและขอการปรับเปลี่ยน คุณสามารถเขียนประโยคหนึ่งหรือสองประโยคและถามว่าคุณจะขยายความคิดเหล่านั้นได้อย่างไร

การขอให้ชัดเจนว่าต้องการความเป็นต้นฉบับ

แม้ว่าจะดูชัดเจน แต่การบอกโมเดลอย่างชัดเจนว่าคุณต้องการการตอบสนองที่เป็นต้นฉบับบางครั้งอาจเป็นประโยชน์ วลีอย่าง "โปรดให้มุมมองที่เป็นต้นฉบับเกี่ยวกับหัวข้อนี้" หรือ "หลีกเลี่ยงการพูดซ้ำข้อเท็จจริงที่รู้จักกัน; แทนที่จะให้การตีความที่ใหม่" สามารถทำหน้าที่เป็นการเตือนโมเดลให้คิดอย่างมีวิจารณญาณและสร้างสรรค์ นอกจากนี้คุณยังสามารถระบุสไตล์การเขียนของ AI ในการตอบกลับในอนาคตเพื่อให้มันเข้าใจความตั้งใจของคุณดีขึ้น สิ่งนี้อาจทำให้ลดความมืดมนของคำสั่งเริ่มต้นของคุณ

ท้าทายสมมติฐานและสถานการณ์สมมติ

หนึ่งในวิธีที่มีพลศาสตร์ในการเรียกร้องความคิดที่เป็นต้นฉบับคือการกระตุ้นให้มันท้าทายสมมติฐานหรือทำงานในสถานการณ์สมมติ ตัวอย่างเช่น การถามว่า "จะเกิดอะไรขึ้นถ้าความโน้มถ่วงกลับด้านทันทีที่โลกเป็นเวลา 24 ชั่วโมง?" จะไม่เพียงแต่กระตุ้นให้มันอธิบายความโน้มถ่วง แต่ยังรวมถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากสิ่งนั้น มันจะผลักดันโมเดลให้คิดอย่างสร้างสรรค์โดยไม่ถูกจำกัดด้วยความรู้ทั่วไปและข้อมูลที่มีอยู่ โดยการท้าทายสมมติฐานที่รู้ คุณจะสร้างเอาท์พุตที่มีเอกลักษณ์ด้วย

การใช้แนวคิดเมล็ดพันธุ์ในการสร้างนวนิยาย

บ่อยครั้งที่ ChatGPT ทำซ้ำเพราะมันขาดเมล็ดพันธุ์ที่แปลกใหม่ในการสร้างขึ้น ลองให้คำกล่าวที่เป็นเมล็ดพันธุ์ที่ให้จุดเริ่มต้นที่ไม่เหมือนใครซึ่งซอฟต์แวร์จะไม่เคยพิจารณา ตัวอย่างเช่น เริ่มต้นด้วย "จินตนาการถึงโลกที่ทุกคนเกิดมาพร้อมกับผู้ช่วย AI ที่ติดตั้งอยู่" และจากนั้นสอบถามว่าวโลกนั้นจะมีลักษณะอย่างไร นี่เป็นแนวคิดใหม่ที่แน่นอนว่าจะมีการตอบสนองจาก ChatGPT ที่ไม่ใช่สิ่งที่มันจะพูดซ้ำเพียงอย่างเดียว โดยการให้แนวคิดใหม่ มันจะสร้างความคิดใหม่สำหรับคุณ!

บทสรุป: การเชี่ยวชาญศิลปะการออกแบบคำสั่งที่เป็นต้นฉบับ

การหลีกเลี่ยงการทำซ้ำในคำตอบของ ChatGPT ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป แต่โดยการใช้กลยุทธ์ที่อธิบายไว้ข้างต้น คุณสามารถเพิ่มโอกาสในการได้มาซึ่งเอาท์พุตที่เป็นต้นฉบับ มีข้อมูลและสร้างสรรค์อย่างแท้จริง กุญแจสำคัญคือการคิดว่าโมเดลเป็นผู้ร่วมงาน และปรับแต่งคำสั่งของคุณเพื่อกระตุ้นให้มันคิดอย่างมีวิจารณญาณ สำรวจมุมมองทางเลือก และสร้างแนวคิดใหม่ยิ่งคุณให้ความเสรีภาพกับ ChatGPT ในการสำรวจมากเท่าไหร่ มันจะยิ่งมีโอกาสน้อยลงที่จะทำเพียงแค่ซ้ำอย่างที่คุณเคยบอกไว้ โดยการเรียนรู้ศิลปะการออกแบบคำสั่ง คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของโมเดลภาษาที่ทรงพลังเหล่านี้และใช้มันในการสร้างแนวคิดใหม่ แก้ปัญหาที่ซับซ้อน และสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ อย่าลืมว่าการออกแบบคำสั่งคือสิ่งที่สำคัญที่สุดเมื่อใช้ซอฟต์แวร์ AI และยิ่งคุณรู้เกี่ยวกับมันมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น