如何用chgpt写一篇小说? 如何写一篇短小说?
原标题:如何用chgpt写一篇小说? 如何写一篇短小说?
导读:
使用GPT轻松整理资料的方法如果想用GPT整理资料。第一步:新建一个聊天窗口, 并把下方这段话投喂给 Chat GPT...
使用gpt轻松整理资料的方法
如果想用GPT整理资料。第一步:新建一个聊天窗口, 并把下方这段话投喂给 Chat GPT。文案:我希望你扮演资料整理人员。你是一个非常细心和有耐心的人,善于整理和归档各种信息和文件。你会花费大量的时间和精力来确保每一个细节都被处理的很好,以便于你的团队随时可以找到需要的信息。
在 docker-comPOSe.yml 同级目录下执行。使用 FastGPT 通过浏览器访问 HTTP://localhost:3000/ 进行访问。登录用户名为 root,密码为 docker-compose.yml 环境变量里设置的 DEFAULT ROOT PSW,默认是 1234。新建一个知识库,例如我将专门存储酷壳网站上的文章,因此命名为酷壳。
正确的使用方法是使用本地硬盘下载资料等,然后copy到移动硬盘上,而不是挂在机器上整夜下载。 这个说法等于给在usb1接口copy海量数据宣判死刑,如果要大量copy数据赶紧加个usb0卡吧。 不要给移动硬盘整理磁盘碎片 整理的方法就是把整个分区里面的数据都copy出来,再copy回去。
分区表可以选择MBR,也可以选择GPT。从兼容性考虑的话,一般建议使用MBR分区表就可以满足使用要求了。新硬盘初始化时,选择分区表类型由硬盘的容量决定。对于总容量小于或等于2TB的硬盘,分区表可以选择MBR,也可以选择GPT。从兼容性考虑的话,一般建议使用MBR分区表就可以满足使用要求了。
有了GPT再也不害怕写文章了
1、找一篇你想仿写的文章段落 输入提示词:“请记住一下文章。并将文章段落直接粘贴 ChatGPT记住文章后,输入提示“请模仿这篇文章的写作特词:点,结构和风格,仿写一盘“主题XX”的文章” 演示-记住文章内容 记住以下这篇文章,确认请说OK。
2、文章需要专业、清晰、有洞察力。现在征求我的意见。 再次输入您的文章主题, 要求等Chat GPT会生成大纲。 确定大纲后, Chat GPT每次会按照一段段落输出,您可以提出修改意见或者让它续写段落。
3、写文章AI人工智能软件中,GPT-4系列模型表现尤为出色,特别是其在语言生成和理解方面的强大能力,使得它成为写作辅助的优选。GPT-4是由OpenAI公司开发的,作为GPT系列模型的最新成员,它在语言处理任务上展现了前所未有的性能。
4、输入“替换文章中的垃圾词语”, Chat GPT会识别和提供一些不太被认为是专业的短语和词汇的更好的替补方案。 例如:将一些口语化或者过于简单的单词或短语替换成更加正式或专业的词汇,可以使文章更加严谨和专业。
5、GPT的使用方法和步骤主要包括:明确需求、输入文本、获取回答、评估和调整。详细 在使用GPT之前,首先需要明确你的需求。GPT是一个广泛应用的术语,它可以指代自然语言处理领域的大型预训练语言模型,也可以用于其他特定领域的任务。因此,你需要明确你想要GPT为你做什么。
用AI写爆款文章
1、打开AI工具,找到【今日头条】选项。粘贴爆款选题,到【主题描述】文本框中,点击立即生成。静静地等待几分钟,速度还是比较快的。它会给你生成2篇备选文章,你选择你觉得好的即可。如果觉得文章短,可以让它进行扩写。一般发文章写1000字以上,发微头条写800字左右足矣。
2、首先,选择一款支持对标范文功能的AI工具,如gpt4(尽管成本较高,但copilot和国产的智谱清言也是不错的选择)。接着,收集大量高质量的范文作为AI学习的样本,利用后裔采集软件便捷地获取。对于公众号文章,可能需要专用采集工具。
3、设置写作指令是生成文章的关键。明确主题、风格、长度等要求,确保AI能生成符合期望的内容。借助小报童等平台的高阶指令,可以精细地指导AI生成。分析文章是优化过程的起点。使用AI角色进行深入分析,识别主题、结构、论点和论据,确保文章逻辑连贯且信息准确。通过分析结果,进一步调整内容,确保原创性与质量。
4、第二步:预训练GPT 在这一步中,您需要使用GPT模型进行预训练。GPT是一种自然语言处理模型,可以帮助我们生成和理解自然语言文本。通过预训练GPT,可以让模型更好地理解您的文案需求,并生成更符合要求的文本。您可以让GPT阅读一些与文案主题相关的文本,并使用这些文本进行预训练。
万字干货,prompt进阶指南,用AI改写《权力的游戏》结局?
1、指令Prompt是实现特定目标的关键,例如,生成客户服务响应时,指令需明确指出模型应遵循的专业性与信息准确性。角色设定则让模型在特定情境下生成文本,如营销代表的角色,要求模型在产品描述中突出创新特点。投喂样本是让模型理解需求的关键步骤,通过样本提供,模型能生成与给定样例风格一致的文本。