【ChatGPT教程】OpenAI Playground 使用方法
如果你想要更好地了解 OpenAI 的 API，并且你常常会遇到 ChatGPT 不可用的情况。那我建议你使用 OpenAI 的 Playground。它会比较稳定。
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【ChatGPT教程】PAL Models
PAL Models，全称为 Program-Aided Language Models。需要各位注意，这个方法，真的非常高级，甚至我觉得有点 Hack，而且经过我的多次测试，我觉得以 ChatGPT 目前的能力，已经不再需要使用这个方法。
【ChatGPT教程】Self-Consistency
Self-Consistency 自洽是对 Chain of Thought 的一个补充，它能让模型生成多个思维链，然后取最多数答案的作为最终结果。
【ChatGPT教程】Few-Shot Prompting
同样在推理场景，我提到了 Few-Shot Prompting 的技术，本章介绍下它的优缺点和技巧。
【ChatGPT教程】Zero-Shot Prompts
在基础篇里的推理场景，我提到了 Zero-Shot Prompting 的技术，本章会详细介绍它是什么，以及使用它的技巧。
【ChatGPT教程】ChatGPT Prompt Framework
看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外，还会讲更多「道」的部分。
【ChatGPT教程】基本使用场景 & 使用技巧：信息提取
场景介绍介绍完信息总结，再聊聊信息提取，我认为这个场景是继场景3推理以外，第二个值得深挖的场景。这个场景有非常多的有意思的场景，比如：
【ChatGPT教程】基本使用场景 & 使用技巧：信息总结
场景介绍内容生成大场景下的第二个场景是化繁为简，这个场景其实很好理解，就是将复杂的内容，转为简单的内容，一般常遇到的场景有：信息总结：顾名思义，就是对一堆信息进行总结。信息解释：这个跟改写内容有点像，但这个更偏向于解释与总结。下一章会给大家介绍更多的例子。信息提取：提取信息里的某一段内容，比如从一大段文字中，找到关键内容，并分类。
【ChatGPT教程】基本使用场景 & 使用技巧：信息解释
场景介绍锦上添花下的第二大的场景是信息解释。它跟改写内容有点像，但又不太一样，信息解释有可能提供超过原文内容的信息。
【ChatGPT教程】基本使用场景 & 使用技巧：改写内容
场景介绍除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有如：
