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顶刊《Nature》再次重磅推荐:ChatGPT在学术应用上的1条指令
来源:AI资源大师 掌控AI | 2024/8/26 15:08:16 | 浏览:334 | 评论:0

知名的生物医学教授Milton Pividori博士在《Nature》期刊上,发表了一篇名为《Chatbots in science:What can ChatGPT do for you?》的文章。该文章主要描述了关于Milton Pividori博士在科研中使用ChatGPT的经验。
顶刊《Nature》再次重磅推荐:ChatGPT在学术应用上的1条指令
我在这里就展示文章的全文了,首先将文章中的提示词提取出来,供大家学习使用。文中的提示词是用于修订稿件摘要,是作者根据之前发布的提示词工程指南制定的。
文中完整的指令:
You are a professional copy editor with ample experience handling scientific texts. Revise the following abstract from a manuscript so that it follows a context–content–conclusion scheme.
(1)The context portion communicates to the reader the gap that the paper will fill. The first sentence orients the reader by introducing the broader field. Then, the context is narrowed until it lands on the open question that the research answers. A successful context section distinguishes the research’s contributions from the current state of the art, communicating what is missing in the literature(that is, the specific gap)and why that matters(that is, the connection between the specific gap and the broader context).
(2)The content portion(for example, ‘here, we ...’)first describes the new method or approach that was used to fill the gap, then presents an executive summary of results.
(3)The conclusion portion interprets the results to answer the question that was posed at the end of the context portion. There might be a second part to the conclusion portion that highlights how this conclusion moves the broader field forward(for example, ‘broader significance’).

对应的中文指令:

你是一个拥有丰富科学文本处理经验的专业文案编辑。修订以下稿件摘要,使其遵循背景–内容–结论的结构。
(1)背景部分向读者传达论文将填补的空白。第一句通过引入更广泛的领域来引导读者,然后将背景逐渐缩小,直到落在研究回答的开放问题上。成功的背景部分区分了研究的贡献与当前的最前沿,传达了文献中缺失的内容(即具体空白)以及为什么这很重要(即具体空白与更广泛背景之间的联系)。
(2)内容部分(例如,“在这里,我们... ”)首先描述用于填补空白的新方法或方法,然后提供结果的执行摘要。
(3)结论部分解释结果以回答背景部分提出的问题。结论部分可能有第二部分,突出这种结论如何推动更广泛的领域(例如,“更广泛的意义”)。

作者在文中也提到关于提示词的制作攻略,我也将该部分翻译为中文以供大家学习。下面部分为原文翻译(下面划线部分)。

要有效使用聊天机器人,你需要一个好的提示。这听起来可能很显而易见,但一些同事仍然在工具无法回答表达不清的问题时感到沮丧并放弃。这是可以理解的:公众被灌输这些模型是“智能”的观念,因此有理由认为它们应该理解你提出的任何问题。但事实并非如此,这也是为什么提示工程成为该领域一个快速发展的学科。
好的提示设计有很多细微差别,但基本原则很简单:
• 清楚地说明你希望模型做什么(使用“总结”或“解释”等命令)。
• 要求模型扮演一个角色或人格(“你是一个专业的文案编辑”)。
• 提供真实输入和输出的示例,可能涵盖棘手的“边缘”案例,以向模型展示你希望它做什么。
• 指定模型应该如何回答(“向对表观遗传学有基本了解的人解释”)或甚至是确切的输出格式(例如,分析友好的JSON或CSV文件)。
• 可选地,指定字数限制,文本应使用主动语态还是被动语态,以及其他要求。查看“提示工程备忘单”获取更多建议。

本次的分享到这里,就已经结束了。下面小编将更新关于ChatGPT子应用检索出的文献真实性验证,因为很多小伙伴对此表示怀疑。所以小编下面将会有一篇文章来给大家做一个验证。

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