如果你完全没有接触过类似ChatGPT这类型的产品，那么这篇入门文章就是为你准备的。这篇文章将通过 33GPT 这个产品，带你马上开始使用ChatGPT这类大语言模型对话机器人。
介绍
33GPT 是基于当今最热门的大语言模型技术打造的AI对话机器人，它可以处理很多复制的语言任务，比如：
- 内容生成
- 总结
- 归类和情绪分析
- 数据提取
- 翻译
- 更多…
写下你的第一条指令
请帮我起5个A开头的女性英文名供我参考。
怎么用?
一句话：用好这类工具的关键，就是写好提示语。
编写清晰明确的指令
比如【帮我写一篇文章】，就不如【帮我写一篇主题为”房地产和经济危机“，1000字的文章】更加清晰明确。
帮我写一篇文章。(👎)
帮我写一篇主题为”房地产和经济危机“，1000字的文章。(👍)
拆解任务，多次提问
GPT 其中一个神奇的能力就是，它可以记住上下文的内容，你可以多问几次，让它更加明白你要表达的意思，但要注意，它能处理的文本长度是有限的。
例如：我担心它不知道AIDA模型，所以我先问它是否知道，然后让它再根据这个模型来写营销文案：
你了解AIDA模型吗?
请使用这个模型来帮我写一个关于”精酿啤酒“营销文案。
写好提示词
写出好的提示语是一件具备挑战的事情。
建议你先从我们的AI助手开始，我们预设了很多实用的提示词，在网站的AI助手广场里面，你可以根据自己的需要去用起来。
我们的AI助手的提示语是透明的，你可以看到完整的提示语，而且可以任意复制和调整成你自己的增强版AI助手，这将非常助于你理解和改进提示词，提升你对于类似ChatGPT语言模型的运用能力。
局限性
了解它的局限性和边界是非常有必要的，这样我们才能地让它为我们所用，而不是误导我们。
- 33GPT能处理的上下文长度有限，普通用户4K Token（一个汉字≈2Token），会员支持16K。所以不要一次让它处理太长的任务，比如“帮我写一篇万字论文”这种任务是处理不了的。
- 它对于新发生的事情是一无所知的，比如你问它今天天气怎么样，它是不知道的，它大概只能知道2021年以前的事情。
- 它产生的内容可能是错的，比如一些科学问题或数学问题，一定要多加验证。
- 由于喂养的数据存在偏见（也是人类世界的一个镜子呀），它产生的内容可能会带有偏见，比如性别偏见。
构建自己的AI助手
33GPT支持你利用提示词工程，来构建属于自己的AI助手。
具体可以参考这篇文章：
一些小技巧
- 尝试使用英文提问，再把结果翻译成中文，会有惊喜！
- 不同问题使用不同的对话框，这样可以让上下文更加干净和相关性更好。（我观察到有很多人会在一个窗口一直聊下去，这样会带上一些“脏”的上下文，而且也浪费更多无用的Token。）
- 结果不满意的时候，让它多试两次重新生成看看。
- 提示词不是越长越详细越好，过度优化可能还不如简单的提示词。
进一步学习
我们整理的一份学习资料，它同时也是适用33GPT的：
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http://blog.agilestudio.cn/33GPT-Quick-Start/