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EP32 - 密技!讓 ChatGPT 在15分鐘內學會像 Claude 一樣寫作

Fine Tune。Prompt engineering。Ghostwriting

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OVERVIEW
本期重點

  • 密技!讓 ChatGPT 在15分鐘內學會像 Claude 一樣寫作

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密技!讓 ChatGPT 在15分鐘內學會像 Claude 一樣寫作

大家都知道 Claude 的寫作水準遠勝於 ChatGPT。

不過問題是,目前 OpenAI 的 API 和自動化功能確實更強大。從代理到助手系統,功能都更加完善和豐富。但如果沒有達到 Claude 那樣的寫作品質,要把寫作任務交給自動化系統還是有困難。

我可不接受 ChatGPT 目前的寫作水準。

以下是我的做法:

  • 收集 Claude 的範例

  *用 Claude 生成約10篇文章

  *調整文章來符合自己的審美

  *保存編輯前後的版本

  • 讓 GPT-4 開始工作

  *使用具備進階推理能力的 GPT-4

  *用同樣的提示詞生成文章

  *PUA它:「欸,我用這個提示詞讓 Claude 寫出這些文章,但用同樣的提示詞讓你寫,得到的卻是這樣的回應。」

  *將兩者的文章輸入,讓它逐行分析差異

  *請它明確指出我的提示詞需要如何改進

  • 反覆改進

  *測試新的提示詞建議

  *將結果回傳給 GPT

  *持續循環反饋,直到輸出品質達到 Claude 的水準

小建議:

  *別跳過編輯階段——這是定義理想輸出的關鍵

  *讓 GPT-4 成為你的分析引擎

  *持續測試和改進,直到分辨不出差異

  *保存成功的提示詞以供未來使用

下面是前後對比

修改前:

在這裡,讓我們來談談獎盃。不是那種高中時期佈滿灰塵、擺在櫃子裡的獎盃,而是你自己給自己的獎盃。

事實是——大多數人都被訓練成等待他人的肯定。我們努力工作,我們拚命,然後⋯⋯卻彷彿石沉大海。又或者我們期待著某天,會有人路過,看見我們的努力,並遞給我們一個大大的金色「你成功了!」獎盃。但我已經學會,等待是毫無意義的。

我說的是購買屬於自己的獎盃——為那些無人知曉的戰鬥,為那些永遠不會被他人認可的微小勝利,給自己一個肯定。

因為以下是大多數人不願意大聲說出的真相:人生中每一天,都像是在跑馬拉松。

早起為了業餘專案而努力?值得頒發獎盃。 在接連不斷的挫折中堅持下來?絕對是值得紀念的時刻。 在家庭中成為那個付出最多、努力建設更美好未來的人,而其他人卻理所當然地期待著你? 這絕對是我見過最值得頒發最佳球員獎的時刻。

所以,我的挑戰是:想想那些你尚未給自己肯定的成就。 不必有多麼華麗。 可能只是很小的事情——但你知道自己付出了努力。

給自己一個獎盃。無論是真正的獎盃、一雙新運動鞋、一頓豪華晚餐,還是只是拍拍自己的背。你不需要任何人的允許。慶祝你的成就,並將其變成習慣,因為唯有你才真正了解你付出了多少。

修改後:

今天,我買了一個獎盃。

從一元店買的。

一美元二毛五,加稅,買了一個閃亮、塑膠製的⋯⋯完美獎盃。

沒錯,這是那種碰超過五秒鐘金色塗層就會掉落的廉價貨,但這不是重點。

因為事實是⋯⋯多年來,我一直等待別人告訴我我值得這個獎盃。

我曾以為成功會是某種盛大的儀式,一個獎項,也許是刻著我名字的匾額,或是那種人們炫耀的貼文:「看看我完成了多少!」

我曾想像著人們鼓掌,肯定終於來臨,世界給我一個漂亮的「你成功了」印章。

但現實是?沒有人會撒花慶祝。

如果你等待別人准許你慶祝自己,那你將等待很長很長的時間。

所以我做了唯一有意義的事:我出去,買了這個小獎盃,拿出油性筆,在上面潦草地寫下:「我人生的最佳球員」。

每次看到它,我都能感受到那份一直被擱置的驕傲( 這句很棒啊~ )。

有時候,我們阻礙自己的慶祝,彷彿在等待正式確認。但如果你不這麼做呢?

如果你今天就決定值得一個小小的勝利舞蹈呢?

所以,去買那個一元店的獎盃吧。

在上面寫上你的名字,把它放在桌上,讓它提醒你——唯有你能決定什麼算是勝利。

結語:

這個流程超級萬用,也是很多 LLM 工程師拿來 Fine Tune 的工具,而且不限模型大小、廠牌。也就是說你也可以用這個方法 PUA 其他模型來達到類似的輸出,當然不一定會達到同個水準,但會比原始的系統提示詞還好用。

底層邏輯就是你給它答案 ( 好的文章 ),讓它看著答案把題目一題一題背出來,反覆幾次就能得到近似的結果。若想知道更多提示詞工程的內容可以參考我之前的影片👇

自己贊助自己
我開了 AI 學習社群

有追蹤臉書的朋友應該知道我研究 Make 自動化系統有一段時間了。如果 Chat-GPT 是個不會喊累的博士,工作流則是能讓一群博士不分日夜地,像流水線般自動化的為您工作的系統。

相信大家也聽我介紹很多 AI 工具,常常有種怎麼也學不完的挫敗感。但 Make 這個工具是我今年投入時間學習後獲得最大成效的工具。因為它可以把我先前介紹過的工具黏合起來變成全新的物種,就像樂高一樣。

👇 可以參考最新的教學影片理解工作流是如何運作的

期待在社群中見到你。

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