我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Chain of Thought 在一系列需要複雜推理的場景中具有廣泛的適用性。它對於涉及一系列中間步驟以達到最終解決方案的任務特別有效。以下是 Chain of Thought 可以有效應用的一些具體領域：
- 算術推理：算術問題通常需要一系列計算才能得出最終答案。Chain of Thought 可以指導模型將問題分解為更小的步驟，使其更容易解決。例如，在需要計算所購買商品的總成本的問題中，模型可以先計算每件商品的成本，然後將它們相加
- 常識推理：常識推理任務涉及理解和應用大多數人通常知道的世界知識。這些任務通常很複雜，需要多步驟推理。Chain of Thought 可以幫助模型逐步推理這些任務
- 符號推理：符號推理涉及根據邏輯規則操縱符號。這對於語言模型來說尤其具有挑戰性，因為它需要一定程度的抽象和邏輯推理。Chain of Thought 可以指導模型透過必要的步驟來解決這些任務
- Zero-Shot Learning：在 Zero-Shot Learning 情境中，模型會面臨一項尚未明確訓練的任務。Chain of Thought 在這些場景中特別有用，因為它允許模型逐步推理任務，即使沒有事先進行特定訓練
- 可解釋性：在使用者了解模型如何得出結論非常重要的場景中，Chain of Thought 可以提供模型推理過程的逐步細分，從而增強模型輸出的透明度和信任度
