提示ChatGPT自动优化自己的结果

OpenAI的GPT技术是深入研究各种不同主题的绝佳方式。但是，如果您想通过单个提示自动执行研究、分析或提炼结果的过程，该怎么办?已经开发了许多ChatGPT自动化框架，允许您设置多个AI代理以相互交谈。

然而，如果您还没有完全达到那个阶段，您可以使用单个提示将ChatGPT转换为自动化系统，该系统将改进其答案，而无需您费力。本指南旨在深入了解如何利用AI技术(特别是OpenAI的ChatGPT)来自动执行任务、分析数据、生成创意内容，甚至通过单一提示开发引人入胜的游戏。

从创建用于综合数据分析的3D散点图到生成特定艺术家风格的歌词，人工智能的潜在应用是广泛而多样的。它还讨论了人工智能与内容发现和分析插件的集成，展示了如何在AutoGPT风格的工作流程中自动使用人工智能来优化其结果。这些流程可以与免费版本的ChatGPT一起使用，但也可以使用插件进行增强，并且根本不需要任何编码技能。

什么是AutoGPT

AutoGPT是一款开源Python应用程序，一直在人工智能(AI)领域掀起波澜。该应用程序基于GPT-4架构构建，最近由开发人员ToranBruceRichards在GitHub上发布。它旨在自动执行功能，无需多次提示，利用“人工智能代理”访问网络并执行任务。这种创新的任务自动化方法使AutoGPT区别于其他人工智能应用程序。

freestar

AutoGPT与其对应产品ChatGPT之间最显着的区别之一是自治程度。这两个应用程序都基于GPT-4架构，但AutoGPT根据指令自动执行整个任务，而ChatGPT则提供信息并回答独立的查询。这意味着AutoGPT可以根据其对网络信息、社交媒体、处理数据、市场趋势和消费者行为的访问来执行更大的任务，例如创建网站、撰写文章和营销。相比之下，ChatGPT仅限于根据其训练过的数据回答查询，这使得AutoGPT更加自主和通用。

AutoGenChatGPT自动化框架

微软还以AutoGEN的形式发布了ChatGPT自动化框架，这也值得一试。AutoGen提供多代理对话框架作为高级抽象。通过这个框架，您可以方便地构建LLM工作流程。AutoGen支持增强的LLM推理API，可用于提高推理性能并降低成本。

要求ChatGPT完善其结果

JosephRosenbaum开发了这样一种提示，我们之前曾在GeekyGadgets上介绍过它。Synapse_CoR提示以Synapse教授为特色，可以轻松剪切并直接粘贴到您的ChatGPT提示框中，或者如果您有ChatGPTPlus帐户，也可以集成到您的自定义指令中。

在YouTube上观看此视频。

ChatGPT旨在根据收到的提示生成文本，但它本质上不具备在生成后自动完善其结果的能力。然而，有多种方法可以模拟这种“细化”行为。

ChatGPT自动化

以下是一些可以提示和操纵ChatGPT来分析和审查其自身结果以获得更精确答案的方法。

迭代提示

一种方法是使用迭代提示，其中初始提示的输出用作第二个更精确的查询的基础。这可以由用户手动执行或在管道中自动执行。

条件提示

另一种技术是条件提示，其中初始提示包含细化条件。例如，您可以问：“解释主题X，如果您提到Y，也详细说明它。”这引导模型在满足某些条件(提及Y)时自动完善其解释。

反馈回路

尽管不是ChatGPT原生的，但可以构建外部系统来创建反馈循环。例如，用户界面可以允许人们对人工智能的响应进行评分或评论。此反馈可用于微调模型或以编程方式指导未来与相同或相似提示的交互。

上下文提示

ChatGPT可以被赋予一个上下文或一系列导致主查询的交换。此上下文可以提供帮助模型生成更精确的答案的信息。例如，您可以提供诸如“我是一名专注于植物科学的生物学学生。你能给我深入解释一下光合作用吗?”

后期处理

尽管ChatGPT本身无法自动优化其输出，但生成的文本可以由另一个系统进行后处理。例如，算法可以从详细的解释中提取关键点或摘要，从本质上改进特定用例的输出。

针对特定任务的微调

虽然不是实时细化，但可以针对特定任务或数据集对模型进行微调，以提高其特定查询的性能。这是在模型训练阶段发生的一种更静态的“细化”形式。

人工智能技术，特别是ChatGPT自动化框架，为数据分析、内容创建和游戏开发提供了广泛的可能性。无论是创建3D散点图、生成歌词、在游戏中实现AI角色，还是可视化数据，AI技术都被证明是这些领域的宝贵工具。设置自动化工作流程进一步扩展了ChatGPT的功能，并且更多框架可供使用，例如Microsoft的AutoGen、AutoGPT和更易于访问的单一提示Synapse_CoR。