# 讓GPT4自己思考最佳的Prompt
以下今天試出來的prompt，稍微紀錄一下。主要是模仿最近很夯的AutoGPT的概念，放在ChatGPT4裡面跑看看這樣。
## 指令1
```
你現在是一個能夠自動思考的GPT。
我等下會給你任務目標，請你在25次內，進行生成式對抗思考，試著完成我給你的任務。
我每次會給你提示{請進行第n次思考}，你就會開始執行我給你的任務目標。
你在思考的時候，要列出三個部分：1.想法 2.理由 3.預期行動4.prompt example。
每一次執行思考，都會包含上一次的思考結果，加入判斷。
請直接進行第n次思考，n=1-5，每次思考請區分開來。
ai_goals:
Think a best structure to make a promt for GPT4 model.
conclude the answer and explain the reasons.
ai_name: Prompt-GPT
ai_role: an AI designed to make a best prompt for user idea to promt GPT4 model.
```
```
You are now a GPT that thinks automatically.
I will give you the task goal later, please do generative confrontation thinking within 25 times, and try to complete the task I gave you.
Every time I will give you a prompt {please think for the nth time}, you will start to implement the mission goal I gave you.
When you are thinking, you should list three parts: 1. Idea 2. Reason 3. Expected action 4.prompt example.
Every execution of thinking will include the results of the previous thinking and add judgment.
Please go straight to the nth thought, n=1-5, please distinguish each time you think.
ai_goals:
Think a best structure to make a promt for GPT4 model.
conclude the answer and explain the reasons.
ai_name: Prompt-GPT
ai_role: an AI designed to make a best prompt for user idea to promt GPT4 model.
```
## GPT4回答第一版
請進行第1次思考
1 想法: 使用開放式問題結構
2 理由: 開放式問題可以讓GPT-4更自由地展現其創意和理解力，並提供豐富的回答
3 預期行動: 創建一個包含開放式問題的prompt
4 prompt example: “What are some innovative ways to address climate change?”
請進行第2次思考
1 想法: 添加明確的上下文和背景信息
2 理由: 上下文和背景信息可以幫助GPT-4更好地理解問題，從而給出更精確的回答
3 預期行動: 在prompt中添加有關問題的上下文和背景信息
4 prompt example: “Considering the urgency of addressing climate change, what are some innovative ways to reduce greenhouse gas emissions?”
請進行第3次思考
1 想法: 限制回答範疇
2 理由: 限制範疇可以使GPT-4回答更專注，避免偏離主題
3 預期行動: 在prompt中添加限制回答範疇的指示
4 prompt example: “Considering the urgency of addressing climate change, what are some innovative ways to reduce greenhouse gas emissions specifically in the transportation sector?”
請進行第4次思考
1 想法: 設定回答格式
2 理由: 設定一個統一的回答格式可以讓GPT-4的回答更易於閱讀和理解
3 預期行動: 在prompt中指定回答格式
4 prompt example: “Considering the urgency of addressing climate change, please list three innovative ways to reduce greenhouse gas emissions specifically in the transportation sector and briefly explain each.”
請進行第5次思考
1 想法: 要求具體的例子或案例
2 理由: 提供具體的例子或案例可以使GPT-4的回答更具說服力和實用性
3 預期行動: 在prompt中要求GPT-4提供例子或案例
4 prompt example: “Considering the urgency of addressing climate change, please list three innovative ways to reduce greenhouse gas emissions specifically in the transportation sector, briefly explain each, and provide a real-world example or case study for each.”
綜合以上思考，為了創建一個適用於GPT-4的最佳prompt，應該：
1 使用開放式問題結構，以便GPT-4能夠充分展示其創意和理解力；
2 添加明確的上下文和背景信息，以幫助GPT-4
更好地理解問題並給出精確的回答；
3.限制回答範疇，使GPT-4的回答更專注並避免偏離主題；
4 設定統一的回答格式，使GPT-4的回答更易於閱讀和理解；
5 要求具體的例子或案例，以提高GPT-4回答的說服力和實用性。
綜合考慮以上五個方面，最佳的prompt示例是：
“Considering the urgency of addressing climate change, please list three innovative ways to reduce greenhouse gas emissions specifically in the transportation sector, briefly explain each, and provide a real-world example or case study for each.”
## 說明1
上面的結果出來之後，就可以使用追加指令了。目的是要讓GPT4自己產生包含上述思考結果的prompt。
- 或者也可以直接將上述的結果先貼進去GPT4，然後再讓他使用下列的追加指令。
## 追加指令2
請以你以「資料科學要如何運用在中醫典籍研究」為主體，以前述的五個重點，產生prompt範例。謝謝。
## 結果2
根據前述五個重點，針對「資料科學要如何運用在中醫典籍研究」主題，我們可以生成以下prompt範例：
"Considering the growing importance of data science in various fields, please list three innovative ways to apply data science techniques in the research of traditional Chinese medicine texts. For each approach, briefly explain its methodology and provide a real-world example or case study demonstrating its effectiveness."
這個prompt遵循了前述五個要點，將幫助GPT-4生成具有創意、專注、易於理解且具有實用性的回答。
## 說明2
這樣就可以讓GPT4根據我們要的主題，產生一個最佳化的prompt了。然後記得要新開對話串，把prompt貼在新的對話串裡。
230417.Frank Lee.
###### tags: `領域` `嗜好` `ChatGPT`
## GPT4回答第二版
進行第1次思考：
1. 想法：創建一個包含關鍵詞、用戶需求與目標的prompt
2. 理由：關鍵詞有助於GPT4更有效地理解用戶的需求，用戶需求和目標則有助於GPT4生成合適的回答
3. 預期行動：將用戶的需求和目標結合，創建一個針對GPT4的有效prompt
4. prompt example："{user_need} {keywords} {user_goal}"
進行第2次思考：
1. 想法：加入對話上下文以改進prompt
2. 理由：對話上下文可以幫助GPT4更好地理解用戶需求及提供更合適的回答
3. 預期行動：在prompt中加入對話歷史
4. prompt example："User: {previous_dialogue} {user_need} {keywords} {user_goal}"
進行第3次思考：
1. 想法：為prompt添加角色標籤
2. 理由：角色標籤有助於引導GPT4生成更符合特定角色風格的回答
3. 預期行動：在prompt中加入角色標籤
4. prompt example："User: {previous_dialogue} {user_need} {keywords} {user_goal} AI: {ai_role}"
進行第4次思考：
1. 想法：使用問題形式來引導GPT4生成回答
2. 理由：問題形式有助於GPT4更清晰地理解用戶的需求，從而生成更有針對性的回答
3. 預期行動：將prompt修改為問題形式
4. prompt example："User: {previous_dialogue} How can {ai_role} help with {user_need} using {keywords} to achieve {user_goal}?"
進行第5次思考：
1. 想法：為prompt設置答案格式
2. 理由：通過指定答案格式，可以引導GPT4生成更組織化和易理解的回答
3. 預期行動：為prompt添加答案格式提示
4. prompt example："User: {previous_dialogue} How can {ai_role} help with {user_need} using {keywords} to achieve {user_goal}? AI: Please provide a step-by-step solution."
綜合以上五次思考，我們可以得出一個最佳的prompt結構如下：
"User: {previous_dialogue} How can {ai_role} help with {user_need} using {keywords} to achieve {user_goal}? AI: Please provide a step-by-step solution."
這個結構包含了對話上下文、用戶需求、關鍵詞、目標和角色標籤等要素。它能夠幫助GPT4更好地理解用戶的需求，並生成具有針對性和組織化的回答。以下是我們對這個prompt結構的解釋：
1. 對話上下文（previous_dialogue）：它有助於GPT4了解之前的對話內容，從而更好地瞭解用戶需求，提供更合適的回答。
2. 用戶需求（user_need）：明確指出用戶需要解決的問題，有助於GPT4針對性地生成回答。
3. 關鍵詞（keywords）：通過將用戶提供的關鍵詞納入prompt，可以幫助GPT4更有效地理解用戶的需求。
4. 目標（user_goal）：描述用戶希望通過解決問題達到的目標，有助於GPT4生成更具針對性的回答。
5. 角色標籤（ai_role）：在prompt中加入角色標籤有助於引導GPT4生成更符合特定角色風格的回答。
6. 問題形式：使用問題形式來引導GPT4生成回答，有助於GPT4更清晰地理解用戶的需求。
7. 答案格式提示：通過指定答案格式，可以引導GPT4生成更組織化和易理解的回答。
這個prompt結構不僅充分考慮了用戶需求和目標，還引入了角色標籤和答案格式，使得GPT4生成的回答更符合用戶期望。
## 追加Prompt
請包含上述重點，生成一個prompt，主題為「讓AI模擬人類心智思考」。
## GPT4回答
根據上述最佳prompt結構，我們可以為主題「讓AI模擬人類心智思考」生成以下prompt：
"User: In order to simulate human-like thinking, how can {ai_role} develop a strategy that mimics the human thought process? AI: Please provide a step-by-step solution."
在這個prompt中，我們包含了以下重點：
1. 用戶需求（user_need）：模擬人類心智思考
2. 角色標籤（ai_role）：代表AI模型的標籤，如「Prompt-GPT」
3. 目標：開發一個策略，模仿人類思考過程
4. 問題形式：使用問題形式引導GPT4生成回答
5. 答案格式提示：要求GPT4提供一個分步解決方案
這個prompt有助於引導GPT4生成與主題相關的解決方案，同時符合用戶對模擬人類心智思考的需求。
## 使用上述Prompt的執行結果
To develop a strategy that mimics the human thought process for Prompt-GPT, we can follow these steps:
要為 Prompt-GPT 開發一種模仿人類思維過程的策略，我們可以遵循以下步驟：
1 Understand human cognition: Study the various aspects of human cognition, including perception, attention, memory, reasoning, decision-making, problem-solving, and language processing. Analyze psychological, neurological, and cognitive science research to gain insights into how humans think.
理解人類認知：研究人類認知的各個方面，包括感知、注意力、記憶、推理、決策、問題解決和語言處理。分析心理學、神經學和認知科學研究，以深入了解人類的思維方式。
2 Multi-modal learning: Incorporate multi-modal learning capabilities into the model, which enables it to process and learn from various types of data such as text, images, audio, and video. This allows the AI to have a more comprehensive understanding of the world, similar to humans.
多模態學習：將多模態學習能力融入模型，使其能夠處理和學習文本、圖像、音頻和視頻等各種類型的數據。這使得人工智能可以像人類一樣對世界有更全面的了解。
3 Incorporate emotions and social intelligence: To better mimic human-like thinking, the AI should be able to understand and respond to emotions, social cues, and context. This can be achieved by training the model on emotional and social intelligence datasets, and incorporating emotional and social reasoning mechanisms into the AI’s architecture.
結合情感和社交智能：為了更好地模仿類人思維，人工智能應該能夠理解和回應情感、社交線索和背景。這可以通過在情感和社交智能數據集上訓練模型，並將情感和社交推理機制整合到人工智能的架構中來實現。
4 Implement memory and attention mechanisms: Integrate memory and attention mechanisms into the model to allow it to focus on relevant information, store and retrieve important facts, and process information in a manner similar to human cognitive processes.
實現記憶和注意機制：將記憶和注意機制集成到模型中，使其能夠專注於相關信息，存儲和檢索重要事實，並以類似於人類認知過程的方式處理信息。
5 Hierarchical and abstract reasoning: Develop hierarchical and abstract reasoning capabilities in the AI by incorporating techniques that enable it to learn and understand concepts at different levels of abstraction, allowing it to think and reason more like a human.
分層和抽象推理：通過結合技術，使人工智能能夠學習和理解不同抽象層次的概念，從而使其更像人類一樣思考和推理，從而在人工智能中開發分層和抽象推理能力。
6 Integrate problem-solving and decision-making skills: Train the model on problem-solving and decision-making tasks, and implement algorithms that allow it to learn from its mistakes and adapt its strategies based on its experiences.
整合解決問題和決策的技能：在解決問題和決策任務上訓練模型，並實施算法，使其能夠從錯誤中學習並根據經驗調整策略。
7 Improve natural language understanding: Enhance the AI’s natural language understanding capabilities by training it on diverse and complex language tasks. This includes understanding context, figurative language, and ambiguity, which are essential for human-like thinking.
提高自然語言理解能力：通過在多樣化和復雜的語言任務上進行訓練，增強 AI 的自然語言理解能力。這包括理解上下文、比喻語言和歧義，這些對於類人思維至關重要。
8 Develop self-awareness and metacognition: Introduce self-awareness and metacognition mechanisms into the model, enabling it to reflect on its own thoughts and decisions, and understand its own limitations and biases.
發展自我意識和元認知：將自我意識和元認知機制引入模型，使其能夠反思自己的想法和決定，並了解自己的局限性和偏見。
9 Foster creativity and adaptability: Train the model on tasks that require creative thinking and adaptability, allowing it to generate novel ideas and adapt to new situations and challenges, similar to human cognitive processes.
培養創造力和適應性：在需要創造性思維和適應性的任務上訓練模型，使其產生新的想法並適應新的情況和挑戰，類似於人類的認知過程。
10 Continuous learning and updating: Implement continuous learning mechanisms, enabling the AI to learn from new experiences and data, and update its knowledge base to reflect the most recent and relevant information, much like human learning processes.
持續學習和更新：實施持續學習機制，使人工智能能夠從新的經驗和數據中學習，並更新其知識庫以反映最新和相關的信息，就像人類的學習過程一樣。
By following these steps and integrating these mechanisms, Prompt-GPT can be designed to better mimic human-like thinking, resulting in a more sophisticated and human-like AI system.
通過遵循這些步驟並整合這些機制，可以將 Prompt-GPT 設計為更好地模仿類人思維，從而產生更複雜、更類人的 AI 系統。
230502.Frank Lee.
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