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 的結構旨在模仿人類解決問題的過程，該過程通常涉及將一個複雜的問題分解為一系列較小、更易於管理的步驟。這種結構是作為用戶和人工智慧模型之間的對話實現的，其中人工智慧產生一系列中間推理步驟以得出最終答案。以下是更詳細的結構分解：
- 問題陳述：對話從使用者向人工智慧模型提出問題開始。這可能是個複雜的算術問題、常識推理任務、符號推理任務或任何其他需要多步驟推理的問題
- 初步提示：AI 模型以初始提示回應，表示推理過程開始。這可能是“讓我們一步一步思考”或“讓我們分解這個問題”之類的短語
- 中間推理步驟：AI 模型接著產生一系列中間推理步驟。每個步驟代表了問題解決過程的一部分，人工智慧模型解釋了它如何得出每個中間解決方案。這種逐步分解不僅有助於人工智慧解決問題，而且使推理過程對使用者來說更加透明且易於理解
- 最終解決方案：經過所有中間步驟後，AI給出問題的最終解決方案。這個解決方案是所有推理步驟的最終結果，人工智慧根據先前的步驟解釋了它是如何得出這個解決方案的
- 回顧與澄清：在提出最終解決方案後，人工智慧可以審查推理過程或在需要時提供進一步的澄清。這有助於確保用戶完全理解解決方案及其背後的推理
