ChatGPT 提示词
ChatGPT中文版的确加入了对用户上下文和历史对话的理解和回应能力。作为一种生成式对话模型，ChatGPT旨在生成连贯、有逻辑和针对特定上下文的自然语言回应。随着模型的发展，OpenAI对用户上下文建模和历史对话理解的能力进行了持续改进，从而使ChatGPT可以更好地参与多轮对话。
在过去的版本中，ChatGPT在处理多轮对话时存在一些限制。它很难理解谈话的全局上下文，而更倾向于回应最后一次用户输入。这可能导致一些语义上的偏差和不连贯的回答。为了解决这个问题，OpenAI采用了一种新的方法来训练ChatGPT，称为“使用撰写样本训练的迭代学习”。
迭代学习的过程中，ChatGPT首先通过与人类对话师进行对话进行前期训练，这些对话师会根据社交规定，提供有关常见场景和特定任务的输入。然后，OpenAI将ChatGPT与自己的旧版本进行对话，并利用生成的模型回答。而这些生成的回答就成为了新的训练数据，与人工对话师提供的答案一起训练下一代的ChatGPT。通过这种迭代的方式，ChatGPT逐渐提高了对上下文的理解和生成自然流畅对话的能力。
此外，OpenAI还引入了对话历史的显示，以提供更好的上下文理解。ChatGPT会显示对话历史，包括模型生成的文本和每个回合的用户输入。这有助于模型理解对话的完整上下文，并生成更相关和连贯的回答。用户也可以在输入时具体指定对话历史以引导对话方向。
然而，值得指出的是，虽然ChatGPT中文版在处理上下文和历史对话方面已经取得了一些进展，但它仍然存在一些局限性。首先，模型有时会过度依赖历史对话，而忽视其他上下文信息。其次，模型可能会回答部分问题或使用不准确的信息。这主要是由于模型训练数据的问题，因为它是从互联网上收集的，并且并非都是真实和可靠的。此外， ChatGPT还可能存在倾向性、歧视性或其他不适当的回答，因为模型经常通过从互联网上学习到的内容来作出决策，并且该内容可能带有偏见或不准确的信息。
为了解决以上问题，OpenAI采取了一系列的安全措施。他们组织了用户对ChatGPT的反馈，以改进系统的性能并缩小其回答错误的范围。此外，OpenAI还强调了聊天工具的使用指南，鼓励用户对模型的回答进行审查和验证。他们还通过开放ChatGPT的API来让用户和研究人员一起参与模型的评估，并向公众提供更加透明的信息。
尽管ChatGPT中文版在处理用户上下文和历史对话方面取得了一些进展，但仍有改进的空间。随着技术的不断发展和研究的不断深入，我们可以期待未来版本的ChatGPT能够更好地理解并参与复杂的多轮对话。
