1.自定义Chat GPT输出的内容
！train：这个命令可以用来训练它。
文本格式如下：
！train【输入文本】I【回答文本】
2.精准调教模型
上面给大家分享了 IPO 的调 教模型，基本上可以解决我们很多模型。但是，如果对生成的文本内容要求更高，想要获得更精 准的内容，那你就使用下面的精 准调 教模型。
一个精 准调 教模型的 Prompt 由以下几个部分构成：
1.【上下文 / 背景信息】
2.【角色】
3.【动词】【任务和对象】
4.【输出与长度】
5.输出可以包括相关的【数据和内容来源】
6.写作的【风格】
7.内容主要针对的【目标人群 / 受众】
3.用它库里存在的概念调教它
1.文本清理：去除标点符号、传口序，以便进行后续的分析和处理。
2.分词：将文本分割成单独的单词或词组，便于分析和处理。
3.词干提取：将词汇还原为其基本形式，以便进行文本分析和处理。
4.停用词过滤：去除常用的无意义词语，例如“的“，“是”，“在“等，以便进行更
有意义的分析。
5.标注词性：标注每个单词的词性，例如名词、动词、形容词等，以便进行分析
和处理。
6.N—gram 分析：将文本分割成多个连续的词组或字符序列，以便进行分析和处
理。
7.情感分析：识别文本中的情感和情绪，例如积 计、消机、中性等。
8.关键词提取：从文本中提取z重要的关键词和短语，以便进行分析和处理。
9.主题建模：识别文本中的主题和话题，以便进行分析和处理。
10.相似性分析：比较不同文本之间的相似性和差异性，以便进行分析和处理。
11.聚类：将文本分成不同的组或类别，以便进行分析和处理。
12.时间序列分析：对文本数据进行时间序列分析，例如趋势分析、周期性分析等。
13.文本摘要：提取文本中的主要信息和内容，以便进行快 速阅读和理解。
14.机器翻译：将文本翻译成不同的语言，以便进行国 际化处理和分析。
15.知识图谱构建：将文本中的实体和关系抽取出来，以便构建知识图谱。
16.实体关系抽取：从文本中提取实体和实体之间的关系，以便进行分析和处理。
17.自然语言生成：根据规则或模型，生成新的文本或语言。
4.懂它的脾气
如果输出的内容不符合心意，就及时停住，告诉它你不喜欢它的答案，你希望它怎么改进。
如果生成的不错，那就夸“不错”，“我喜欢你的内容“等等。因为你的每一次反馈都决定了它接下来要不要对输出的内容做微调。
你的反馈真的很重要，它真的很需要。