如果您发现自己对ChatGPT等AI对话模型的功能感到惊讶，但希望它们能够提供更精致或更深入的答案，您会很高兴知道有一种简单而有效的技术可以实现这一目标：为人工智能自我评估创建反馈循环。这种方法对于那些希望从模型中提取高质量、精致响应的人特别有用，使交互感觉更加动态和个性化。

您可能已经知道ChatGPT被设计为以自回归方式运行。通俗地说，这意味着它一次生成一个标记，并利用所有先前的标记作为上下文。这种自回归性质使模型能够提供精确且上下文感知的答案。诀窍在于让ChatGPT参与迭代对话，这本质上意味着将其自己的输出作为新的输入反馈回来。

例如，如果您最初的问题是关于区块链技术在供应链管理中的作用，并且您得到的答案有点切题但不够详细，您可以引用该答案的部分内容并要求进一步澄清或证据。这样，每个新的提示都会完善对话，从而理想地提高对话的质量。

人工智能自我评估流程

如果您想知道这在实际环境中会是什么样子，AllAboutAI创建了一个演示视频，展示了如何使用自我评估系统中的反馈循环来思考想法并生成虚构的Netflix电视剧。收到提示后，ChatGPT就会深入研究其最初的想法，要求对歧义点进行澄清，甚至质疑其推理。

然而，该技术并非没有局限性。迭代过程的质量在很大程度上取决于后续问题的质量。模糊或过于笼统的查询不太可能产生精致或富有洞察力的响应。深思熟虑且有针对性的问题是你最好的盟友。

使用反馈循环进行人工智能自我评估的诸多好处包括：

动态交互：对话适应您不断变化的需求，从而提供更加个性化的体验。

理解深度：此方法使您能够探究模型的知识和功能。

此外，虽然反馈循环方法确实提高了模型的输出，但它并不是一根能让ChatGPT突然变得无所不知的魔杖。该模型的响应仍然受到其训练数据范围和固有局限性的限制。因此，虽然它是一个有价值的工具，但期望应该保持现实。

在ChatGPT等平台中为人工智能自我评估创建反馈循环，为更细致、上下文更丰富的交互开辟了一系列可能性。通过遵循一组简单的步骤并仔细设计提示，您可以导航到更有意义和更有洞察力的对话。这是针对微妙时代的一种细致入微的方法，它将对话的力量重新掌握在您手中。

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