全球瞩目的 OpenAI 首届开发者大会于 11 月 6 日在旧金山召开。距推出 ChatGPT 一年时光，大家都在翘首以待，OpenAI 会给世界再次带来怎样的震撼。
果然，OpenAI CEO Sam Altman 没有让大家失望，他先是介绍了 GPT-4 的全新升级版——GPT-4 Turbo。Altman 公布了新模型几十项新增功能与改进，还大大降低了平台许多服务的定价。
GPT-4 Turbo 的亮眼之处在于支持 128k 的上下文窗口，等于能放进一本 300 页书的内容，意味着理解和分析能力上了一个新台阶。在多模态能力上也支持得更好，在图像和声音的分析和生成上，细节更加丰富，成本也更低。
本次发布会的最大亮点在于 GPTs 的发布，它是面向开发者的，即使用 GPT Builder 工具，就可以基于 ChatGPT 大模型定制化开发智能应用，并且可以在 OpenAI 即将上线的 GPT Store 上出售。
这和苹果公司的 App Store 模式如出一辙，所以业界有评论称 OpenAI 的目标是成为下一个苹果，对此你怎么看？
而使用 GPT Builder 不需要专业的编程知识，只需要把话说清楚。从现场演示来看，Sam Altman 只花了三分钟就制作出了自己的“创业导师GPT”。这就是说，任何人只要想法够独特，就能快速开发出应用，然后出售获利。
面对 GPTs 这个强劲的风口，要具备能将想法转化为应用的表达能力。更具体地说，就是要会写，并且写好大模型的提示词。
初次接触 ChatGPT 的人都会被它的理解能力所震撼，但它本质上还是一个基于海量数据训练出来的大模型，一旦要使用 ChatGPT 来完成复杂的任务，就要对人工智能技术的原理有所了解，并且能根据大模型的特点设计提示词。
提示技术是一种基于模板的自然语言生成技术，它的基本工作原理是将一组预定义的提示语或片段传递给大模型，然后根据这些提示语生成相应的输出文本。
要如何向大模型提出准确有效的问题是有一套格式规范的，这就是“提示模式”，它适用于自然语言处理领域的各种任务，例如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。
提示模式有四种基础模式，分别是特定指令、指令模板、代理模式、示例模式。
我们可以提供特定信息指导模型生成相关的文本，这些信息可以是单个问题、关键词、实体名称、属性值等。它可以解决实体识别、关系抽取、自动摘要等需求。
情感分析
我们提供模型需要的具体指令，使模型能生成符合我们要求的文本。指令模板通常用于精确指令的文本生成任务，例如技术说明书、操作手册等。
将XML格式数据转换为JSON格式
当需要大模型沉浸在特定角色的情境中时，代理模式可以帮助用户更好地掌握和理解不同身份、对象的语言风格和文化习惯，从而生成准确、真实的文本。
示例模式采用人工智能模型来模拟人类的语言表达能力，生成与示例文本类似的新文本。这种模式比传统的文本生成模式更加智能和灵活，能够根据用户提供的示例文本，自动生成符合用户需求的文本内容。
掌握了四种基本模式，就可以满足工作中的大多数需求。但对于有些比较复杂的问题，或者初始需求模糊因而需要探索式解决的问题，就要另辟蹊径，我们来学习一下提示词的进阶心法。
零样本提示是通过在输入文本中添加一些关键词或短语，使大模型可以在未见过该任务的情况下，正确理解并处理好任务。
具体实现方法是在输入中添加特定的标记、短语或关键词，以指定任务类型或条件，使得模型能够根据提示来推断任务的答案和结果。
零样本提示展示了大模型强大的推理能力，但是有些更加个性化、复杂的问题需要新的解决办法。少样本提示是个不错的方案，它通过提供更少的样本启用上下文学习，帮助大模型理解新的任务和数据。
在少样本提示中，一般是以提供示例的形式指导大模型提升性能。需要注意的是，如果样本是经过大模型训练的数据，则不一定会得到我们想要的答案，这时就要深入分析少样本提示是否适用于处理当前的复杂任务。
我们之前解决的都是大模型能直接给出答案的问题，对于需要多步骤推理的复杂问题，就要用到思维链提示。这种方法通过提示模型生成一系列推理步骤，从而将多步骤分解成中间步骤，以方便理解和解决问题。
通过将思维链提示技术与其他提示技术（例如零样本提示和少样本提示）相结合，例如零样本提示和少样本提示，可以进一步提高大模型在各种任务中的表现，完成更复杂的推理任务。
在上例中，如果没有在输入文本中加上“让我们逐步思考”这句话，模型返回的结果就是 0 个。这就是大模型的特点，需要我们根据反馈不断调整提示语，以引导大模型更好地工作。
那么大模型都有哪些特点，我们应当学习哪些知识呢？答案都在《人工智能（第3版）》这本书中，我们来看一下应该知道的人工智能知识。
ChatGPT 这样的 AI 工具将会成为社会的基础设施，但大模型仍然是机器学习算法训练出来的程序，我们只有了解人工智能的基础知识，才能用好它。
例如，大模型有时候会出现“一本正经地胡说八道”现象，或者推理计算错误，这就需要我们对大模型进行引导完善。如果知悉原理，我们就可以正确运用提示技术去校正大模型，使之更好地工作。
归根结底，人工智能技术应该以人为本，《人工智能（第3版）》明确提出：“人工智能是由人（people）、想法（idea）、方法（method）、机器（machine）和结果（outcome）等对象组成的。”
