Nature：Chatbots (ChatGPT)於科學研究之應用

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以下是針對該文章中提及的三關鍵方面進行講解，並附上原文提及的專業學術提示詞指令。

• 一、精心設計提示詞 (Engineer Your Prompt)

• 1.清晰地說明你希望模型執行的操作 (Be clear about what you want the model to do.)

  • 在與ChatGPT互動時，清楚地表達需求是最重要的事。使用如「總結（Summarize）」、「解釋（Explain）」、「比較（Compare）」等動詞來清晰地指示模型執行的任務。

  • 示例：

    • 總結一篇文章時，你可以指示模型：“請總結以下文章的主要觀點，並強調核心結論。”

    • 解釋一個概念時，你可以指示：“請解釋DNA複製的過程，並簡述其在基因傳遞中的角色。”

  • 2.要求模型扮演特定的角色或身份：Ask the model to adopt a role or persona.

    • 透過指定ChatGPT扮演的角色，你可以引導它以特定視角和專業水準回應。這種方法特別有助於模擬更具專業性或針對性的交流環境。

    • 示例：

      • 在撰寫學術文本時，可以指示模型：“作為一名經驗豐富的科研人員，請您總結該研究領域的最新發現，並討論其對未來研究方向的影響。”

      • 在修改文章時，可以要求：“你是一名專業的文稿編輯，請根據學術出版標準，修改以下文本，使其更加流暢且符合出版要求。”

    • 3.提供實際的輸入和輸出範例(Provide examples of real input and output.)

      • 在處理特殊或複雜問題時，提供具體的輸入和輸出範例可以幫助模型更好地理解您的需求。這些範例可以包括一些棘手的「邊界」情況，確保模型能夠準確地模擬並產生符合期望的輸出。

      • 示例：

        • 在撰寫摘要時，您可以提供一個範例：“請按照以下格式修改摘要：‘背景：[摘要背景部分]；內容：[摘要內容部分]；結論：[摘要結論部分]’。”

        • 在編寫程式碼時，您可以給出具體的輸入範例和期望的輸出結果：“請用Python編寫一個函數，輸入為一個數組，輸出為該數組的排序結果，並按照以下格式返回結果：[1, 2, 3, 4, 5]。”

      • 4.指定模型應如何回答（Specify how the model should answer.）

        • 指定回應的方式和格式能夠確保輸出的可用性和一致性。這在需要特定格式或報告結構時尤為重要。例如，您可以要求模型以特定的讀者為對象解釋某個概念，或者要求其以特定格式輸出數據。

        • 示例：

          • 在科學解釋時，您可以指示：“請用簡單易懂的語言向對生物學有基本了解的人解釋這一過程。”

          • 在數據輸出時，您可以指定：“請將分析結果輸出為適合進行數據分析的CSV文件格式。”

        • 5.選擇性地設定其他要求 (Optionally, specify other requirements.)

          • 您可以指定字數限制、語態（主動或被動語態），以及其他特定要求，以符合特定的寫作需求或學術標準。

          • 示例：

            • 在撰寫摘要時，您可以要求：“請將這篇摘要縮減至250字，並使用主動語態。”

            • 在提供建議時，您可以指示：“請提供五個主要建議，每條建議不超過兩句話，並使用簡明扼要的語言。”

            • You are a professional copy editor with ample experience handling scientific texts. Revise the following abstract from a manuscript so that it follows a context–content–conclusion scheme. (你是一名經驗豐富的專業編輯，專門處理科學文本。請修改以下稿件的摘要，使其遵循背景-內容-結論的結構。)

          • 二、找到合適的任務 (Find the Right Tasks)

          • 在考慮潛在應用時，請思考該任務需要多少創造力，以及如果模型出錯會產生什麼後果。哪些任務部分需要人類的創意，而哪些部分則是更為機械性的工作，通常也較為枯燥？範例提示詞：Please summarize the following 10 articles on gene-editing technology, and list their main findings and methods.請總結以下10篇有關基因編輯技術的文章，並列出它們的主要發現和方法。

          • 三、多寫少讀 (Write More, Read Less)

          • 使用聊天機器人進行寫作比用它來閱讀風險更小。讓LLM“閱讀”一篇論文，您必須信任它能準確提取要點，因為您可能不會親自閱讀這篇文章。然而，在用它來寫作時，您可以完全掌控輸出，並能在出現“幻覺”（即無意義或不準確的文本）時及時發現並修正。範例提示詞：Please revise this paragraph to follow the context–content–conclusion structure, ensuring that the language is clear and appropriate for the scientific community. (請根據背景-內容-結論結構修改這段文字，確保語言清晰且適合科學社群使用。)

          • 四、結論

          • 隨著LLM的能力不斷增強，它們能幫助科學家專注於工作中具有創造性和挑戰性的部分，同時將較少具智慧要求的部分自動化處理。然而，識別哪些任務只能由人類完成，以及理解LLM目前的局限性，仍然是關鍵。此外，如果你不知道如何做某事，強烈建議不要使用ChatGPT為你做這件事。

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