gpt正确的使用，其提问顺序是不是从思维-过程-结果这样去问？

是不是所有领域的提问是不是都需要这样去问？这其中也包含了编程吗？编程也要这样问，gpt出的结果才准确吗？

可以参考一下prompt的写作格式来说明问题，角色+需求+任务+要求+结果展示。
写代码的话，你需要说清楚具体需要实现的内容，编程要求，对于实现结果是否展示等。
当然让GPT去写代码很多是有一些问题的，你需要跟他多次交流和修正他的错误。有一些很专业和领域范围很细的内容，可能网上都不一定对的话，GPT实现起来可能就存在你不容易察觉的错误需要利用专业知识让他自己去测试一下，所以完全由GPT实现一个大难度的代码还是不推荐的。

你就当成和你兄弟聊天一样就行，只要能把你的问题描述清楚，让GPT知道你提出的是什么问题，其它的让它去理解、反馈。

不，不管你怎么提示，他仅仅是类人思维，我参与了gpt的设计，如果你使用英文交流能得到更好的反馈，我们后台有个词库，如果逻辑复杂和数学公式这种的都无法替代完成，设计出来的code仅适合网页版，所以一味依靠gpt会慢慢削弱思考的范畴，发展下去就是懒得动脑子了。

GPT的输出貌似正确，实际上错误百出。用来聊天尚可，编程是编不了的

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769580
这篇博客也不错, 你可以看下【深度学习】深度学习中经常会被问到的知识点总结（1） | GPT记录
除此之外, 这篇博客: GPT-2之文本生成中的 预处理训练集，将训练集编码、分段。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

indexed_text = tokenizer.encode(dataset)
del(dataset)

dataset_cut = []
for i in range(len(indexed_text)//512):
    # 将字符串分段成长度为 512
    dataset_cut.append(indexed_text[i*512:i*512+512])
del(indexed_text)

dataset_tensor = torch.tensor(dataset_cut)
dataset_tensor.shape

这里我分开运行测试
首先将字符tokenizer进行编码：在这里插入图片描述

总计 41669 构造为了 81*512=41472 少了一些字符。

查看数据格式，这里面应该没有完全将数据分割，最后没有整除的怎么搞？
在这里插入图片描述

感觉只要想要什么直接问就可以了，不对的慢慢调

GPT是一种自然语言处理模型，它可以用于回答各种类型的问题。当然，对于不同类型的问题，提问的顺序也会有所不同。在一些情况下，思维-过程-结果的提问顺序可以很有效地帮助用户获得所需的信息，但这并不是所有问题的最佳提问顺序。

对于编程问题，提问的顺序可以根据具体情况而定。例如，如果您想要了解如何解决特定类型的编程问题，那么您可能需要先了解一些背景知识和思维模式，然后了解解决该问题的过程，最后得出结果。但是，如果您已经知道了解决该问题的过程，那么您可能只需要询问该过程的某些细节。

在使用GPT回答问题时，您应该尝试提供尽可能多的上下文信息，以便模型可以更好地理解您的问题。同时，您还应该注意使用清晰、简洁和准确的语言，以便模型可以更好地理解您的问题。最后，您也应该意识到，尽管GPT是一种非常强大的模型，但它仍然可能会产生错误的答案。因此，您应该始终对模型的输出进行验证，以确保其准确性。

B站上有教怎么写提示词的视频，按理来说只要你prompt能准确写出来，AI就能帮你做很多事情了

嗯，跟上大佬的步伐，学习新工具，现在天天用ai，用起来舒服。这个准不准看你自己的需求，你目标明确能问出来挺准的。

主要是把问题描述的越清楚越细越好，比如我想问个k8s里面起pod，跟docker有什么区别，可以把当前系统版本之类的描述一下