前言
在各位的 重 金 支 持 下，咱免费的chatgpt项目网站：
ChatGPT-Free tools
https://ai.52bs.cn
也稳定（基本上）运行一个来月了，平常我也经常用来写代码、润色文章甚至当我的技术顾问，可以说体验感拉满。
不过最近看到身边很多朋友使用我们的小破站时，是真的不会提问，今天就给筒子们撸一撸如何发问、如何提出有效的问题、打造良好的prompt，顺便聊一聊chatgpt（仅针对本站）上下文的机制和常见错误。
II. ChatGPT基本知识
什么是GPT？
在介绍之前，不得不提一下NLP（Natural Language Processing 自然语言处理），NLP研究的是如何让计算机读懂人类语言，即将人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令，GPT是目前NLP研究领域最成功的成果之一。
视角回到 2018 年，那个时候 NLP 在深度学习上基本还处于 word2vec 以及为不同任务做定制化深度模型的情况，虽然已经有 ELMo 这类预训练模型出现，但是其影响力还远远不足。在这个背景下，GPT 第一代预训练语言模型出现了。
GPT 原文标题为 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training，即使用通用的预训练模型来提升语言理解能力（Generative Pre-Training 也可理解为“生成式预训练”）。GPT 这个名字就来源于 Generative Pre-Training。关于GPT的技术进化历史和模型结构、训练方式，可以够我开100篇文章了，毕竟各位大佬都是 重 金 支 持 我的免费项目，实在不好意思在这水文章，总之，GPT是一个文本生成模型。
回答是如何生成的？
上文提到，GPT是一个文本生成模型，根据输入的字符，逐个生成输出字符，这些输出是由GPT模型在训练期间扫描大量文本“学到”的东西（参数）产生的，每生成一次就是一个token（可能是1-2个汉字或N个单词），按照人类的理解方式，可以认为GPT是在你的问题基础上，根据概率学统计来生成概率最优的文本，也即是说他根本什么都没听懂，但他就是答出来了，实际上就是这样。但是，就连opanai自己目前也无法解释超大型神经网络产生这种突变，所以我们无法按照人类的理解方式来定义它，既然它能够按照问题生成正确的文本，这就足够了。
AI是如何感知上下文的？
AI根据历史聊天记录来感知上下文。你与AI的每次对话，都会尽可能多的附带历史聊天记录，所以不要听网上说什么“你和它聊的越多，它越懂你想要什么，他给你的答案就越是你需要的”，聊的太多也许会丢失上下文，也许就是超出长度限制报错。因为无论是官方网站还是官方API，都是基于每次请求的“历史聊天记录”来感知上下文，有能力的朋友们可以自己抓包查看。
由于gpt-3.5/gpt-3.5-turbo 最大仅支持约4000个token（1token≈1汉字，注意，是约等于）的生成，所以随着聊天的深入，不可能每次都附带所有的聊天历史（钱不够烧）。细心的筒子们可能发现了，我们的站点基于记忆模式来压缩上下文，也就是当对话总长度超出一定字数时，聊天历史会被自动总结为简短的文字，然后随着你的下一次提问发送出去，这样就保证了不丢失主要上下文的情况下，能够保持连续的对话，当然不可避免的会丢失某些细节，这一点无法改变，就算是gpt-4，在超出最大token限制后依然会丢失上下文。
使用原则是什么？
综上，如果是将chatgpt作为工具使用，你应该每一次都提出准确、高效的prompt，以获得最佳答案，这样做还能保持短期内连续对话时的下文不出现偏差。
如果你只希望与AI角色聊天，那么你可以渐进式的调教他，但是良好的prompt依然非常重要。
在网站中，你可以选择预设的角色来发起对话，同时也支持自定义角色，比较简单，这里就不说了。大部分预设角色是通过设置一条固定的上下文实现的，有能力的朋友应该发现某些角色的上下文是设置user（也就是你）向AI提出一个角色扮演的要求，某些是通过system（系统）向AI提出要求，经过我的多次实测，这2种方法在效果上几乎没有差别，有兴趣的朋友可以自行研究，也欢迎在公众号与我交流，目前，这一条预设在超出一定字数后依然会被压缩，并逐渐丢失细节。根据各位的反馈，后续的改进计划中正在研究保留预设上下文。
为什么会返回错误？
常见的错误原因是你选择了暂不支持的模型（如gpt-4），或者超出请求速率限制（万次/分钟），出错时一般会返回一个json数据，包含了详细的错误说明，虽然是英文，但我相信只要愿意看的桐子都能看懂，毕竟各位都是走在时代风口的精英，实在那啥的，百度翻译也行，不过我的建议是：学个英语。
有的筒子可能遇到“出了点错误”之类的信息，有以下几种可能：
1.你的网络存在问题，请检查网关设置，可以换手机热点网络测试。
2.接口域名被墙。一般我会及时发现并更换，当然需要一些时间，如果长时间进不去，欢迎与我联系，你也可以尝试清空浏览器缓存重试。
其他的错误都极少见，欢迎反馈，也欢迎提出你的宝贵建议！公众号消息和邮箱我都会回复（虽然不一定及时）
III. 如何提出好的问题
1.避免使用含糊不清的词语
在提出问题时，应该尽量避免使用模糊不清的词语，例如“一些”、“很多”、“有时候”等。这些词语可能会让AI误解问题的范围和目的。
2.使用简洁明了的语言
在提出问题时，应该使用简洁明了的语言，让AI更容易理解问题的意思。可以使用简单的句子和常用词汇来提出问题。
3.尽量避免歧义和语义混淆
在提出问题时，应该尽量避免歧义和语义混淆。如果问题不够明确，可能会导致AI给出错误的回答。可以通过简化问题、增加关键词等方式来避免歧义和语义混淆。
4.通过实例加深模型理解
在提出问题时，可以通过提供具体的实例来帮助AI更好地理解问题。例如，在问“如何制作披萨？”时，可以提供具体的制作方法和步骤。
IV. 如何让AI更好地理解问题
1.避免使用缩写和俚语
在提出问题时，应该尽量避免使用缩写和俚语。这些词汇可能会让AI无法理解问题。
2.避免使用罕见的词汇
在提出问题时，应该尽量使用常见的词汇和表达方式。这样可以让AI更容易理解问题。
3.对于复杂问题，可以分步提问
对于一些比较复杂的问题，可以分步提问。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
4.注意语法和标点符号的使用
在提出问题时，应该注意语法和标点符号的使用。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
V. 如何获得更好的回答
1.确认问题的范围和目的
在提出问题之前，应该先确认问题的范围和目的。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
2.针对性地提出问题
在提出问题时，应该针对性地提出问题。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
3.避免提出模糊或不相关的问题
在提出问题时，应该避免提出模糊或不相关的问题。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
4.对答案进行进一步追问和澄清
在获得回答之后，可以对答案进行进一步追问和澄清。这样可以让AI更好地理解问题，并给出更准确的回答。
5.结合领域知识和背景信息
在提出问题时，可以结合领域知识和背景信息。这样可以让AI更容易理解问题，并给出更准确的回答。
最后，祝各位筒子们天天发财！如果可以每月掏个小钱支持一下网站的运行，我将会非常感谢！
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