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原论文标题：《Chatbots in science: What can ChatGPT do for you?》
hatGPT 于 2022 年 11 月推出，震惊了世界。由位于加利福尼亚州旧金山的 OpenAI 创建的人工智能 (AI) 聊天机器人由大型语言模型 ( LLM ) 提供支持，并根据互联网上发布的大部分文本进行训练，使通过提供能够回答复杂问题、撰写复杂论文和生成源代码的基于对话的界面，可以广泛获取自然语言处理的最新进展。一个明显的问题是：这一工具如何改进科学？
要有效地使用聊天机器人，您需要良好的提示。这听起来似乎是显而易见的，但当该工具无法回答一个不清楚的问题时，我的一些同事仍然会感到沮丧并放弃。这是可以理解的：公众一直被这些模型“智能”的想法轰炸，因此认为他们应该理解你提出的任何问题是有道理的。但事实并非如此，这就是为什么即时工程已成为该领域快速发展的学科。
良好的提示设计有很多细微差别，但基本原则很简单：
明确您希望模型做什么（使用“总结”或“解释”等命令）。
要求模特扮演一个角色或角色（“你是一名专业的文案编辑”）。
提供真实输入和输出的示例，可能涵盖棘手的“极端”情况，向模型展示您希望它做什么。
指定模型应如何回答（“向对表观遗传学有基本了解的人解释”），甚至指定确切的输出格式（例如，作为分析友好的 JSON 或 CSV 文件）。
（可选）指定字数限制、文本是否应使用主动语态或被动语态以及任何其他要求。查看“提示工程备忘单”以获取更多提示。
例如：
您是一位专业的文案编辑，拥有丰富的处理科学文本的经验。修改手稿中的以下摘要，使其遵循上下文-内容-结论方案。 (1) 上下文部分向读者传达论文将填补的空白。第一句话通过介绍更广泛的领域来引导读者。然后，范围缩小，直到涉及研究回答的开放问题。成功的背景部分将研究的贡献与当前的技术水平区分开来，传达文献中缺失的内容（即具体差距）以及为什么重要（即具体差距与更广泛的背景之间的联系） 。 (2) 内容部分（例如，“这里，我们……”）首先描述用于填补空白的新方法或途径，然后提出结果的执行摘要。 (3) 结论部分解释结果以回答上下文部分末尾提出的问题。结论部分可能有第二部分，强调该结论如何推动更广泛的领域向前发展（例如，“更广泛的意义”）