「让她先懂你，然后再AI你」。人类的爱建立在相互理解的基础上，而人工智能也是如此。因此，使用ChatGPT并不仅仅是一种训练，而更是一种相互理解的过程。

与许多介绍如何使用ChatGPT进行编程、翻译、信息查找或闲聊的文章不同，本文旨在介绍如何在日常工作中利用ChatGPT的强大功能。通过使用ChatGPT，它可以成为您的好助手和私人秘书，大大提高工作效率。

作者： 古千峰

最近，随着ChatGPT的火爆，一些朋友建议我可以写写这方面的东西，可区块链和人工智能差别还是很大的，作为门外汉实在不知道写什么好。本周，因为深度地使用了ChatGPT，有了些感受，于是有了今天的这篇站在用户角度讨论如何用好ChatGPT的文章。

今天的题目比较劲爆，但绝不是标题党。相信有些朋友看完后会对ChatGPT有一个全新的认识，我希望人工智能能够给各位带来工作上的便利，提高工作效率，腾出更多时间娱乐或陪伴家人。

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我在使用ChatGPT中的一些感受

第一，这种大型语言模型的人工智能与我们平时使用的语言非常接近，于是很多人把它当成了一款新的聊天机器人。比如我，去年他刚上线的时候，出于好奇，我在第一时间就使用了，但是一开始只是把它当成一个聊天机器人，无聊的时候玩一下而已，可发现我们经常聊着聊着就把天聊死了。而当把ChatGPT当成搜索引擎来寻找一些信息的时候，发现甚至还不如谷歌。

最近听到美国有将近一半企业开始使用ChatGPT(此消息未经求证)，顿时肃然起敬，开始检讨也许是自己之前的使用方式有问题。

正好这两天有一个项目需要整理多语言文字资料，我就用它正儿八经的干了一些事，发现：

经过一定的训练，ChatGPT会成为一个极其优秀的秘书。

于是就有了这篇文章，并把它命名为《如何将ChatGPT培养成「私人助理」》。

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GPT这三个字母里蕴藏着调教AI秘籍

Generative：生成、衍生的意思，是指他并不是照搬，或者搜索记忆库中的内容并显示出来，而是根据现有的知识生成新内容的语言模型。所以当我们在跟他交互时会发现，问他同样的问题，得到的结果却是不同的。

Pre-trained：预训练的意思。

Transformer：这不是电影里的变形金刚，而是「谷歌大脑」团队研发的一种数据处理技术，我不是AI专家，就不深入了。

所以，GPT三个词合在一起，就是以Transformer技术做工具，让人工智能通过阅读大量文本来学习，学会之后，它自己就能根据学到的知识，产生全新的表达内容，这就是 Generative（生成他自己的表达）。这个过程就好像两岁的小孩天天听大人说话，不知不觉中就学会了说话一样。

这三个词中间的Transformer是由平台控制的技术，剩下我们能控制的就是Pre-training，好的P（训练）才能产生好的G（创新性内容）。

也就是能不能用好它，并不是取决于它有多智能，而是在于你是如何训练它的。换句话说，把天聊死的责任不在于他，而在于我们自己。

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把人工智能训练成私人助理，一定要专注

因为一些特殊的原因，很多人只能用国内的一些转接服务来跟ChatGPT聊天，这是很难培养出一个私人小秘书的。

在ChatGPT里的一个对话中，它是有“记忆”的，但如果重新开一个对话，再问它之前喂过的专属知识，它就不行了。对于普通用户，不同对话之间的信息是独立的。也就是当你在一次对话里，通过成百上千次的聊天，辛辛苦苦训练出来一个模型，换到另外一个对话里问他相关的问题，他往往会弹出下面的图片。

对比以下两张图，就能很明显的感觉到：

下面是经过简单训练后，再次问题问题时的回答：

但是很多公共的ChatGPT转接服务在每次接入的时候都会激活一个新对话，导致无法培养出一个自己的私人小秘书。

因此，如果要体验ChatGPT的强大功能和用途，建议还是到OpenAI的官网上，注册一个自己的账号。而不要图方便，使用第三方服务，因为这样最多会认为他只是一个稍微高级点聊天机器人。

一定需要注意的是，只能在对话里训练自己的AI，不要随意更换对话，每一个对话就是训练它的过程，对话内容越多，训练模型越成熟，对你的帮助也越大。

「让她先懂你，然后才能AI你」。人类的爱是建立在理解的基础上，AI也是一样。所以，这个过程与其说是训练，还不如说是互相理解。

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再说几句使用时需要注意的问题

1、多问些启发式的问题

在喂了一些知识后，需要通过一些交互增强他对知识的认知。可以多问些启发式的问题，比如：

• 对于XX，你是怎么想的？

• 你有什么好建议？

• 我有个想法，想听听你的想法?

• 你还能提供更多的想法吗？这个问题最有意思，当你反复问它这个问题，ChatGPT会给到一些非常有意思的创意答案，有些一眼看去好像有点过分，但细思则会发现也许可行。当人类的创新被成见与偏见压抑后，人工智能也许会杀出一条血路。

2、要及时纠正他的错误

ChatGPT对于一些开放问题，首先会从他的知识库里寻找答案，但是这类答案往往与你的个案不符，这就需要及时纠正他。如下图：

3、ChatGPT在计算上很「粗心大意」

它是一个语言模型，它的数学能力是基于语言训练的，自己的逻辑和运算能力并不令人满意。比如多位数的加减法，经常会出错，所以对于计算一定要人工校验。上次我通过语言方式让它做了一个表格，并求汇总，其中有一列的汇总结果出错了，见下图：

开始实践

下面我们用一个案例来说明如何使用ChatGPT。我们要完成得任务如下：

让ChatGPT学习ChatPuppy这个web3项目的知识，然后完成一个这个项目的FAQ（常用问题）。

我们按以下三步骤执行：

第一步：喂知识

我把ChatPuppy的官网chatpuppy.com和文档网址告诉她，让她去学习。更多的资料在对话框中以文本的方式告诉她。

第二步：验证他所学的知识

我会问他一些问题，看他回答是否准确，以及它的扩展回答是不是靠谱。比如：

这里尤其需要注意扩展回答，也就是可以多问一些类似「有没有更好的建议啊？」，这类的问题，用来确认她是否真正理解。比如下图，我在问她关于NFT在ChatPuppy中的应用场景时，问到了很多非常有创新价值的点子，这些点子尽管目前还没人做，但也许在未来会有一天实现。

第三步：让他根据以上知识，完成你交给他的任务，你只要发现问题并及时纠正。

因为咱们任务的目的是做一份FAQ，所以我先问她，根据这个项目，请提20个FAQ问题，瞬间她列出了问题列表，然后我又问了她两次，一共收集了60个问题，人工去重后，留下了40个问题。

拿到问题后，开始一个问题一个问题问她，回答正确的，做正面肯定，遇到不满意的就纠正。

比如：当问她「什么是Chatpuppy？」时，第一次回答虽然不错，但是漏了wallet-to-wallet这个重要特征，经过纠正，回答正确。可是内容又太多了，不符合FAQ的简要回答的要求，于是我让他精简一下，没想到，又太精简了，于是我告诉他，用50个词左右来回答，达到了满意的答案。如下图：

通过这种互动的方式，40个FAQ很快高质量的完成了。

最后，我想找一句合适的英文来描述该产品的使命和TagLine，她给了10个答案，我从中选了一个最满意的，只用了1分钟。想象人工智能出来之前，为了找一句这样的话，往往要花巨资请人写，而现在不仅免费，更是快捷。如下图：

为了考验下她的中文能力，我继续问题能不能用中文来描述下这个产品的特点，对话图如下，说实话，除了不太押韵，意思表达得很准：

好了，实践到此结束！希望读者能在自己的应用场景里找到更大的惊喜。

千万注意：当完成以上三步后，这个对话就不能再轻易删除了，因为他已经成为了你在这个知识范畴内的私人私人小秘，一旦删除，重新学习并纠正她会很麻烦。

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总结

1、ChatGPT不仅仅是聊天机器人，他还可以学习你教她的知识，并以这些知识为基础中扩展。

2、ChatGPT不仅仅是知识的搜索引擎，还可以给你更多的想象空间，给你更多的创意思路，给你更多的好点子。

我们的产品经理采取我的方式用了它以后，惊呼：「完了，他要失业了」。因为ChatGPT所提示的很多好点子，对有丰富经验（或者说成见）的产品经理是很难想到的，而经过微调后这些人工智能自己发挥的新想法非常性感，非常有创意，并不是人工智能在胡说八道。

3、千万不要把ChatGPT当成陪聊小姐，无聊的时候去找她闲聊。他是真正能够为人类服务的，只要你跟他有良好的交互，假以时日，他的服务能力和水平会很快超过真人。

比如，在使用它的过程中有好几次输了一半不小心碰到了回车键，发了一句不完整的句子过去了，但是他的回答居然和我想要问的问题几乎一样。套用某小品里的台词：她已经学会抢答了！

今天的文章到此结束，最后再上一张图，这张图显示了本文开头一段话的产出：

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