ChatGPT与多种提示词应用场景探索

import torchimport torch.nn as nnclass LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5) # 定义第一个卷积层 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5) # 定义第二个卷积层 self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) # 定义第一个全连接层 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) # 定义第二个全连接层 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) # 定义输出层，用于分类任务 def forward(self, x): # 定义前向传播过程 x = F.relu(self.conv1(x)) # 通过第一个卷积层并应用ReLU激活函数 x = F.max_pool2d(x, 2) # 最大池化操作，降低空间维度 x = F.relu(self.conv2(x)) # 通过第二个卷积层并应用ReLU激活函数 x = F.max_pool2d(x, 2) # 再次最大池化操作 x = x.view(x.size(0), -1) # 将卷积层的输出展平为一维向量，以便输入全连接层 x = F.relu(self.fc1(x)) # 通过第一个全连接层并应用ReLU激活函数 x = F.relu(self.fc2(x)) # 通过第二个全连接层并应用ReLU激活函数 return self.fc3(x) # 输出最终分类结果在明媚的阳光下，大地被温暖而柔和的阳光所笼罩，仿佛所有的烦恼都被一扫而空。阳光与蓝天白云共同构成了一幅绝美的画卷，让人陶醉其中，享受这宁静而美好的一天。在明媚的阳光下，大地仿佛被温暖的阳光轻轻包裹，所有烦恼似乎都随着轻风飘散。蓝天白云交织出一幅绝美的画卷，阳光在其中洒下金色的光辉，让人沉醉于这宁静而美好的一天。在上述文本中，我们提到了三位主要人物：萧峰、段誉和虚竹，以及他们各自的身份和所具备的特质。萧峰是丐帮的帮主，被誉为“北乔峰”，他的公正豪迈和威名远扬使他在武林中占据了一席之地。段誉，作为大理王子，他纯真善良且爱心泛滥，以凌波微步和六脉神剑为主要武学技能，同时他还习得了北冥神功。而虚竹，原本是少林寺的小和尚，他天真憨直、温驯纯朴。在解开珍珑棋局后，他得以尽得逍遥派真传，并学会了北冥神功、小无相功以及天山六阳掌等高深武学。 4 少样本提示词在上述文本中，我们采用了多种提示词来引导ChatGPT生成答案，包括子标题、格式化输出和嵌套格式输出等。这些提示词不仅有助于我们清晰地呈现信息，还能为ChatGPT提供明确的生成方向。特别是在少样本情境下，恰当的提示词能够充分发挥ChatGPT的能力，生成符合要求的答案。在实际场景中，有时我们难以详尽描述任务需求和期望的输出格式。这时，我们可以借鉴4节中介绍的少样本学习方法，通过给出具体示例来引导ChatGPT。例如，在输出格式方面，我们可以提供一个JSON格式的示例，说明我们期望的输出形式。同时，在任务要求方面，我们也可以给出具体的指令或示例，以确保ChatGPT能够准确理解并执行我们的意图。在处理复杂的文本分类问题时，我们可以采用与图像分类相似的方法，即通过小样本学习来引导ChatGPT。例如，当需要将人工智能相关新闻进一步细分为文本分类、目标检测、图像分类等具体类别时，若ChatGPT初次难以区分，我们可以提供几个示例供其学习，随后再要求其进行分类。这样，通过逻辑链的提示和少量示例的学习，ChatGPT能够更准确地理解和执行复杂的文本分类任务。仓库里有一批化肥，第一次取走了总数的2/5，第二次取走了总数的1/3，但少取了12袋。经过这两次取走后，仓库里还剩下24袋。我们需要找出两次一共取走了多少袋化肥。为了解决这个问题，我们可以使用代数方程来建模。假设化肥的总数为x袋。第一次取走了2/5x袋，第二次取走了1/3x袋，但因为少取了12袋，所以实际取走的是1/3x+12袋。经过这两次取走后，仓库里剩余的化肥数量为24袋。我们可以根据这些信息设置一个方程来找出x的值：3/5x - (1/3x - 12) = 这个方程表示的是第一次和第二次取走后剩余的化肥数量。我们可以通过解这个方程来找出x的值，进而找出两次一共取走了多少袋化肥。将常数移到方程的一边，我们得到：(4/15)x = 12。解这个方程，我们得出x = 45，这意味着化肥的总数是45袋。接着，我们可以计算两次取走的总袋数：第一次取走了2/5 * 45 = 18袋，第二次实际取走了1/3 * 45 + 12 = 15 + 12 = 27袋。因此，两次一共取走了18 + 27 = 33袋化肥。当然，我具备20年的专业辅导经验，非常愿意为你制定一份大学英语四级考试的复习计划。鉴于你的个人情况，我们首先专注于词汇提升，这是英语学习的基石。建议你在接下来的两周内，每天背诵30-50个新单词，为你的英语能力打下坚实基础。选择四级考试中高频词汇，利用单词书或APP进行背诵。每日学习中，尝试使用新学单词构建句子，以强化记忆。建议制作词汇表，记录并日常运用，加深印象。进入第三周和第四周，专注于听力提升。每天聆听一篇英语新闻，注意连读和弱读，记录难点。简做听力笔记，助力理解。推荐使用英语听力教材，聚焦常用短语和表达，提升整体理解力。第五周和第六周，攻克阅读长难句。每周阅读一篇长文，把握主旨和关键信息，特别是多层定语从句。进行一到两套阅读理解题练习，掌握不同题型技巧。建议逐句理解，拆解句子，理清逻辑。第七周和第八周，提升写作能力。每周完成一篇作文，包括议论文和图表描述，尝试复杂句式。完成后请教老师或同学批改，关注意见并改进。多读范文，学习表达方式和句式结构，融入写作。第九周和第十周，进行听力和写作综合训练。每天听一套模拟听力题，模拟考试环境，提高反应速度。每周完成一篇模拟写作练习，磨练技巧。利用真题进行综合训练，分析解题和写作技巧。最后两周，进入冲刺阶段。进行两次模拟考试，集中精力提高应试能力。针对模拟中的问题进行强化复习。系统复习所学知识，关注易错点，确保考试得心应手。愿你备考顺利，取得优异成绩！如上所述，我们为您提供的四级考试备考计划已经过ChatGPT的精心生成，并为每个阶段提供了详尽的计划和建议。从整体来看，这一计划具有很高的可行性，旨在助您备考顺利，取得优异成绩。