在使用GPTs時，你是否也遇到過輸出結(jié)果不穩(wěn)定、難以保持一致風(fēng)格和格式的問題？本文將詳細(xì)介紹一種名為“窗口定向策略”的方法，幫助你有效提升GPTs輸出的穩(wěn)定性和一致性。通過在一個窗口內(nèi)逐步完善GPT的輸出，你可以減少隨機(jī)性，提高可靠性，并顯著提升工作效率。如果你正在尋找一種方法來優(yōu)化你的GPTs使用體驗(yàn)，那么這篇文章一定不容錯過！

GPTs確實(shí)很好用，當(dāng)我們預(yù)設(shè)好prompt，可以創(chuàng)建一個個專屬的、定向輸出的GPT助手。

然而，我在使用GPTs的過程中遇到了一個問題：每次使用自己創(chuàng)建的GPTs時，輸出的結(jié)果仍存在隨機(jī)性，難以保證一致的格式和風(fēng)格。這增加了我對預(yù)設(shè)Prompt的顧慮，我開始的時候懷疑是因?yàn)槲业腜rompt定義的不夠清楚，開始反復(fù)調(diào)試，并針對輸出格式做三令五申般的限制，但在測試中仍然發(fā)現(xiàn)GPT的輸出具有不穩(wěn)定性。

為了應(yīng)對這一問題，我琢磨出了一種名為“窗口定向策略”的方法。哈哈，這個名字一聽就很專業(yè)，或許其實(shí)已經(jīng)有人發(fā)現(xiàn)了這點(diǎn)，但我在大量的翻閱關(guān)于國內(nèi)外的網(wǎng)站并未找到相關(guān)的說法，我便自己給它起了個名字。

其實(shí)原理很簡單，通過在一個GPTs窗口內(nèi)確定完美輸出格式并作為樣本窗口，持續(xù)測試并逐步完善它輸出，你會發(fā)現(xiàn)這樣可以顯著提升文本生成的穩(wěn)定性和一致性，從而優(yōu)化使用體驗(yàn)。本文將詳細(xì)介紹GPTs的基礎(chǔ)概念、使用過程中遇到的問題、窗口定向策略的定義和操作步驟，以及該策略的具體優(yōu)勢和實(shí)操案例。

一、GPTs的工作原理

GPTs是OpenAI推出的一項(xiàng)功能，說白了就是讓用戶可以創(chuàng)建和定制自己的AI助手，幫助解決各種具體的問題。

就像有一個專家團(tuán)隊(duì)隨時待命，幫你處理不同領(lǐng)域的棘手事情。這功能的核心其實(shí)就是預(yù)設(shè)Prompt，類似于你定義助手：“今天你是我的客服助手，需要幫助我回答客戶的常見問題?！比缓筮@個助手就會根據(jù)你的要求，以定義的客服角色做定向輸出。

GPT的工作原理有點(diǎn)像我們平時聊天一樣，靠的是自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）技術(shù)。先是通過大量閱讀和學(xué)習(xí)各種語言模式，掌握了很多語言知識，然后利用這些知識來理解你給出的提示詞和輸入信息，再生成合適的回應(yīng)。

就像你和朋友說：“解釋一下機(jī)器學(xué)習(xí)是什么”，你的朋友可能會回答：“機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的技術(shù)”，也可能會說：“機(jī)器學(xué)習(xí)是通過訓(xùn)練算法來做預(yù)測的方法”。這種靈活性讓對話變得更有趣，但同時卻確實(shí)有一定的隨機(jī)性。

雖然這些提示詞是你預(yù)設(shè)好的，但因?yàn)檫@種隨機(jī)性，每次響應(yīng)可能都會有所不同。你可以通過調(diào)試提示詞、提供更多的示例數(shù)據(jù)和指令，來提高輸出的一致性。具體來說，你不斷優(yōu)化提示詞，加入更多細(xì)節(jié)和上下文信息，就像和朋友說話一樣，多聊幾次，對方自然會更懂你。

在實(shí)際應(yīng)用中，GPT助手就像是個不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)步的朋友。你的反饋對它非常重要，能幫助它更好地理解和調(diào)整。例如，你發(fā)現(xiàn)某些回答不準(zhǔn)確或不符合預(yù)期，可以通過具體的反饋來指導(dǎo)它進(jìn)行調(diào)整。隨著它不斷接收到新的示例數(shù)據(jù)和指令，生成能力也會逐步提升，更加適應(yīng)你的需求，但你要清楚這僅僅只存在于當(dāng)前窗口…

二、窗口效應(yīng)

在我的日常使用中逐漸發(fā)現(xiàn)這個問題，GPTs的初始響應(yīng)的輸出結(jié)果有時候大同小異，會在格式、風(fēng)格、調(diào)性和內(nèi)容生成幾個維度不固定的發(fā)生偏差。這種初始隨機(jī)性給我的使用帶來了不少麻煩：

• 輸出結(jié)果不一致：在需要多次生成類似內(nèi)容的場景中，文本的格式和風(fēng)格難以保持一致，增加了后期編輯的工作量。
• 重復(fù)勞動：為了得到預(yù)期的結(jié)果，我不得不多次新開窗口，浪費(fèi)大量時間和精力。
• 用戶體驗(yàn)下降：頻繁的隨機(jī)性輸出讓我對GPT的可靠性產(chǎn)生了質(zhì)疑。

我在使用某一個GPT做需求時，發(fā)現(xiàn)它生成的內(nèi)容總是和我設(shè)定的前置條件不符，甚至多次偏離我的預(yù)期。每次看到結(jié)果，都讓我有點(diǎn)哭笑不得。比如，我讓它寫一篇關(guān)于技術(shù)發(fā)展的文章，風(fēng)格應(yīng)該是專業(yè)的，結(jié)果它給我寫了一段像詩一樣的文字，雖然挺有趣，但完全不是我想要的。

于是，我開始翻查以往的成功記錄，決定從之前效果不錯的窗口中繼續(xù)提出新的需求。神奇的是，在舊窗口中的輸出又符合了我的預(yù)期！在之前的窗口中繼續(xù)提出需求，GPT生成的內(nèi)容開始變得穩(wěn)固，風(fēng)格和格式也越來越接近我的預(yù)期。這讓我意識到，也許GPT的記憶功能在窗口間起了作用。

隨著進(jìn)一步測試，我發(fā)現(xiàn)了GPTs的一個“BUG”：在前置條件完善的情況下，同一個GPT在不同窗口生成的結(jié)果會有明顯偏差。通過對比，我注意到在原有窗口中，GPT能夠利用之前的上下文信息，更好地保持一致性；而新開窗口則像是清空了記憶，生成的內(nèi)容往往變得隨機(jī)。

1. GPTs初始響應(yīng)測試

而后我找到了之前創(chuàng)建的一個GPTs，當(dāng)時是為了給批量生圖SOP工程做節(jié)點(diǎn)提效用的，叫“批量生圖 CSV條目助手“。感興趣的同學(xué)可以去看詳細(xì)的應(yīng)用場景介紹，我在這兒大概的說下我所預(yù)期的輸出：根據(jù)我提供的具體語言描述提取主要元素，并根據(jù)我預(yù)設(shè)的規(guī)范，以代碼塊的形式（csv）產(chǎn)出。

圖像名稱(內(nèi)容),圖像具體關(guān)鍵詞,不希望圖像里有什么,是否需要GPT擴(kuò)寫關(guān)鍵詞,是否智能摳圖,圖像尺寸寬,圖像尺寸高,圖片預(yù)生成數(shù)量(1-10)

每個部分中間以英文逗號隔開，每個部分中各字段可以中文逗號做隔開，默認(rèn)關(guān)閉GPT擴(kuò)寫和智能摳圖，默認(rèn)尺寸寬&高為1024，生成數(shù)量為1。

所以我所期望的輸出是以代碼塊的格式支持一鍵復(fù)制，快速將產(chǎn)出條目轉(zhuǎn)移至PyCharm中做csv填充。但是在測試中會發(fā)現(xiàn)每次格式都不一樣：

該測試中，同一個GPTs，同一個請求，輸出的格式完全不同。只有第五種類型中使用了標(biāo)準(zhǔn)的arduino代碼塊形式輸出，無多余的描述，并在代碼塊中也沒有贅述一遍格式，因此可以點(diǎn)擊右上角的“復(fù)制代碼”直接使用。在新開的12個窗口中僅有四次達(dá)到預(yù)期，盡管測試的次數(shù)少，但是也足以說明問題。

初始響應(yīng)具備隨機(jī)性，很多人就好奇了，什么是初始響應(yīng)？而我為什么又一直在強(qiáng)調(diào)“初始”，這也和之后我要說的“窗口定向”策略相關(guān)，姑且稱之為“窗口效應(yīng)”吧。

在同一個窗口中，在第一次響應(yīng)用戶請求時所輸出的內(nèi)容會被作為初始數(shù)據(jù)反哺給模型作為訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。換句話說，在模型第一次響應(yīng)時的輸出會被作為樣本，從而導(dǎo)致后續(xù)的輸出以初始樣本為模板，所輸出的內(nèi)容以之前的對話為數(shù)據(jù)支撐，這也是模型所具備的聯(lián)系上下文的記憶功能。

我以類型三和類型五作為對比測試：

可以看到，當(dāng)我在同一個GPTs中，使用同樣的請求時，不同的窗口輸出的格式依舊按照初始響應(yīng)的輸出風(fēng)格而輸出。所以當(dāng)初始響應(yīng)未達(dá)到預(yù)期時，后續(xù)調(diào)整起來就費(fèi)勁了，倒也不是不能把它調(diào)試正確，這就好比去調(diào)整一個人的認(rèn)知，不是不能改，只是需要費(fèi)很大功夫。所以不如直接刪掉，重新開一個窗口。

三、“窗口定向”策略

窗口定向策略1，其實(shí)就是在一個達(dá)到預(yù)期的對話窗口內(nèi)逐步鞏固GPT的輸出，讓它能在連續(xù)的對話中積累上下文信息，減少隨機(jī)性。簡單來說，這個策略就像是在給一個空白的大腦不斷填充記憶，并通過調(diào)整這些記憶來固定輸出風(fēng)格/格式。

這個策略的核心在于：

• 上下文積累：在同一個對話窗口內(nèi)進(jìn)行多輪對話，GPT能夠記住之前的上下文信息，保持輸出的一致性。
• 逐步優(yōu)化：通過不斷調(diào)整和優(yōu)化提示語，引導(dǎo)GPT生成符合預(yù)期的結(jié)果。
• 避免頻繁新開窗口：每次新開窗口就像是大腦重啟，之前的上下文信息都沒了，導(dǎo)致輸出結(jié)果的隨機(jī)性增加。

1. 窗口定向策略的實(shí)操技巧

第一步：多次測試確定符合預(yù)期的輸出框架

如果第一次模型響應(yīng)的輸出就符合你的需求當(dāng)然最好，直接跳到第三步即可。

第二步：逐步完善輸出框架和風(fēng)格

經(jīng)過多輪測試，窗口2為最終預(yù)期窗口。在窗口內(nèi)進(jìn)行多輪對話，每次生成文本后，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行微調(diào)，逐步引導(dǎo)GPT生成符合預(yù)期的結(jié)果。

有時即便GPTs 的初始響應(yīng)符合預(yù)期，但是隨著之后的不斷請求也會出現(xiàn)不一致的格式輸出，這時候就需要人工調(diào)試了，告訴它什么是正確的輸出，請繼續(xù)保持，什么是錯誤的，請清除該部分記憶。這里就可以用到一個小技巧，可以選擇它輸出的內(nèi)容，會出現(xiàn)一個引號，即為引用的效果，可以局部調(diào)試窗口的記憶。

第三步：重命名和整理窗口，持續(xù)利用上下文能力

當(dāng)對輸出結(jié)果滿意后，將窗口重命名并整理，方便后續(xù)使用。保持在同一個窗口內(nèi)繼續(xù)進(jìn)行對話，GPT能夠利用之前的上下文信息，持續(xù)輸出一致且穩(wěn)定的結(jié)果。

可以看出我已經(jīng)基本會給每個窗口做具體的命名處理，同學(xué)們不一定需要按照我的格式去命名，這個是隨意的，只要方便你去調(diào)用即可。而且請記住GPT的歷史記錄只保留窗口30天，所以如果一定要記得給重要的對話窗口進(jìn)行歸檔，可在“設(shè)置”中再進(jìn)行調(diào)用。

通過窗口定向策略，GPT的輸出一致性顯著提升。具體優(yōu)勢如下：

• 減少隨機(jī)性：通過固定窗口和上下文積累，GPT能更好地保持輸出風(fēng)格和格式的穩(wěn)定性。
• 提升可靠性：多輪對話和逐步優(yōu)化讓GPT能夠記住用戶的偏好，輸出結(jié)果更加符合預(yù)期。
• 一致的用戶體驗(yàn)：穩(wěn)定和一致的輸出結(jié)果提升了用戶體驗(yàn)，讓使用GPT變得更加得心應(yīng)手。
• 減少重復(fù)勞動：通過多輪對話和調(diào)整，用戶可以減少重復(fù)嘗試的次數(shù)，快速得到滿意的結(jié)果。
• 節(jié)省時間和精力：一致和穩(wěn)定的輸出結(jié)果減少了后期編輯的工作量，使用戶能夠更加專注于核心任務(wù)。
• 提升工作效率：通過優(yōu)化輸出流程，用戶可以更高效地完成任務(wù)，提高整體工作效率。

四、總結(jié)

窗口定向策略通過在一個窗口內(nèi)逐步完善GPT的輸出，有效提升了文本生成的穩(wěn)定性和一致性。這一策略不僅減少了輸出結(jié)果的隨機(jī)性，提高了可靠性，還顯著提升了用戶的工作效率。窗口定向策略可以幫助用戶更高效地利用GPT的強(qiáng)大功能，所以GPTs不能僅僅依靠預(yù)設(shè)prompt，也需要一定的示例數(shù)據(jù)，利用預(yù)訓(xùn)練的語言模型和自然語言處理技術(shù)去不斷鞏固輸出的內(nèi)容風(fēng)格、格式和顆粒度。

盡管每次響應(yīng)具有一定的多樣性，但通過聯(lián)系上下文的學(xué)習(xí)能力去持續(xù)鞏固輸出結(jié)構(gòu)，你可以在靈活性和一致性之間找到平衡，“窗口定向“策略可以使GPT助手更好地滿足你的特定需求。理解這些工作原理，將幫助你更有效地使用GPTs，實(shí)現(xiàn)其最大潛力!