本文是 ChatGPT Prompt 最佳指南系列的第二篇，全部系列文章：

1. ChatGPT Prompt 最佳指南一：写清晰的说明；
2. ChatGPT Prompt 最佳指南二：提供参考文本；
3. ChatGPT Prompt 最佳指南三：复杂任务拆分；
4. ChatGPT Prompt 最佳指南四：给模型思考时间；
5. ChatGPT Prompt 最佳指南五：借助外部工具；
6. ChatGPT Prompt 最佳指南六：系统基准评测；

OpenAI 可以理解和生成人类语言，帮助我们解答问题，写文章，甚至编程。然而，即使是 GPT-4，也有其局限性，其中之一就是上下文长度的限制。GPT-4 的上下文长度限制是由其内部架构决定的，简单来说，GPT-4 在处理输入时，会将输入的文本转化为一系列的“令牌”（tokens）。然而，GPT-4 只能处理一定数量的令牌，这就是所谓的“上下文长度”。超过这个长度，GPT-4 就无法全面理解输入的内容，这可能会影响其生成的输出的质量。

目前 OpenAI 的 GPT4 有两个模型，最多分别支持 8K 长度和 32K 长度的Token。其中 32K 长度 Token 之对少量人开放，大部分用的都是 4K 长度，因为 GPU 算力不够。好在随着 AI 的发展，应该会支持越来越长的 Token。OpenAI 也把支持更长的 token 作为 2023 年的主要目标了，参考 OpenAI’s plans according to Sam Altman。

Longer context windows — Context windows as high as 1 million tokens are plausible in the near future.

在前面的 GPT4 解 Leetcode 题目中，GPT4 的表现都很不错，给出了不错的代码和解释，看起来像是真正理解了题目。但是今天这个题目1802. Maximum Value at a Given Index in a Bounded Array ，GPT-4的表现就像是一个机智的“作弊者”，巧妙地提供了正确的代码，然而在解释代码的过程中，却出现了一些低级的错误。这种情况既展示了人工智能的强大能力，同时也揭示了一个事实：即便是最先进的人工智能，至今仍无法完全模拟人类的思维过程。

在接下来的文章中，我将详细介绍 GPT-4 是如何解决这个问题的，以及它在解释过程中出现的问题。我希望这篇文章能让你对人工智能在编程领域的应用有更深入的理解，也希望你能从中找到乐趣和启发。

在人工智能的世界里，我们常常听到一个词——“prompt”。那么，什么是prompt呢？简单来说，prompt就是我们给AI的指令或问题，它是我们与AI进行交流的桥梁。就像我们在与人交谈时，我们的问题或话题就是对话的引子，同样，prompt就是我们与AI对话的引子。

那么，为什么prompt这么重要呢？想象一下，如果你在寻找一家餐厅，但你只告诉导航“我想吃饭”，那么导航可能会带你去任何一家餐厅，可能是你喜欢的，也可能是你不喜欢的。但如果你告诉导航“我想吃意大利面”，那么导航就会带你去最近的意大利餐厅。这就是prompt的力量，它能够帮助AI更准确地理解我们的需求，并给出满足我们需求的答案。

在GPT4问世以来，我们发现如何有效地进行 prompt，成为了一个重要的话题。OpenAI的官方文档 中详细介绍了如何更好地与GPT4进行交流，给出了六种技巧，分别是:

1. 写清晰的说明：GPT 没有读心术，因此如果你想要一个简短的输出，可以直接告诉它在100字左右。如果你想要一个小朋友能听懂的解释，可以直接告诉它讲给10岁的小朋友听，尽量浅显易懂些。详细讨论见文章ChatGPT Prompt 最佳指南一：写清晰的说明。