훌륭한 분석 보고서를 작성하는 데 도움이 되는 GPT를 사용하는 방법
오늘은 수준 높은 분석 보고서 작성의 예를 공유하겠습니다. 좋은 보고서는 먼저 좋은 제목이 있어야 합니다. 기사와 마찬가지로 제목은 전반부의 요약입니다. 이런 제목이? : 2023년 상반기 운영분석 보고서
뛰어나거나 창의적이지 않다고 느끼시나요? GPT가 몇 가지 선택 사항을 생성하도록 하세요.
주요 프롬프트: 주제와 필요한 개수를 지정하세요
이제 더 이상 제목에 대해 걱정하지 않아도 됩니다. 그래도 만족스럽지 않으면 관심 있는 항목 1~2개를 찾아보세요. 예를 들어 9번째 항목을 선택하겠습니다. 계속해서 GPT에서 이와 같은 제목을 생성하도록 하면 저는 다른 항목을 선택하겠습니다.
이렇게 계속 최적화하면 됩니다...
제목이 반기별 운영 요약 보고서: 추세를 이해하고 기회를 포착하는 것입니다.
보고서 프레젠테이션을 위한 프레임워크를 구축하기 위해 적어두세요. 이 단계는 모두가 5 Whys, SCAMPER, Six Thinking Hats, Mind Maps와 같은 보고서 프레임워크의 디자인 방법에 대해 많이 배웠다고 생각합니다. 등, GPT가 이를 수행하는 데 도움이 될 수 있나요? 좋아요.
메인 프롬프트:
당신은 잘 알려진 컨설턴트입니다. 다음 프레임워크를 사용하여 브레인스토밍하십시오: [5 Whys, SCAMPER, Six Thinking Hats, Mind Map], 다음 주제에 대해 브레인스토밍: [ 반기 운영 요약 보고서]".
이제 예비 프레임워크가 제공되었으므로 귀하의 비즈니스에 맞는 프레임워크와 스타일을 선택하고 더 구체화하고 논의하면 됩니다.
예를 들어 다음 중 하나를 선택합니다. 예를 들어, 우리의 매출 성장이 둔화된 이유를 선택하세요. 이때 비즈니스 전문가, 영업 전문가, 운영 전문가를 찾아 함께 논의하고 소통하시겠습니까? 데이터 뒤에 숨은 것이 핵심입니다. GPT에서는 이러한 전문가를 구성하여 함께 소통할 수 있나요? 예!
동일한 프롬프트:
우리는 다음 사람들과 브레인스토밍 회의를 진행하고 있습니다. 마케팅 전문가 영업 전문가 제품 전문가 각각 [매출 성장이 둔화되는 이유]에 대해 전문가들이 10가지 아이디어를 제시해야 합니다.”
현재 상황에 따라 몇 가지 제안을 해줄 수도 있습니다.
이제 제목, 틀, 질문, 계획이 생겼으니 이제 내용을 추가로 보완하는 일만 남았는데, 이것도 GPT를 사용해 완성할 수 있습니다. 이 부분은 다음에 자세히 다루겠습니다. 시간.
보고서 작성을 살펴보겠습니다. 보고서 작성 방법을 모르시는 분들이 많습니다. 월별, 전년 대비, 마이너스 성장, 추가 분석 등과 같은 단어가 자주 등장합니다. GPT가 보고서 작성에 도움을 줄 수 있나요? 가능해야합니다.
예를 들어 보고서 설명은 다음과 같습니다.
Kuaishou의 2022년 재무 보고서 Kuaishou e에 따르면 같은 기간 동안 라이브 방송 전자상거래 시장 거래 규모는 3조 5천억 위안에 달할 것입니다. -상거래 GMV가 9,012억 위안에 달해 급등
GPT의 도움을 받아 작성합니다.
prompt를 사용하여 수식어를 사용하는 데 주의하세요: 고유한 모델, 예상치 못한 모델, 비전통적인 모델 등
더 비즈니스적인가요? 또한 이륙하는 데 도움이 되도록 더 많은 "가장" 단어를 제공할 수도 있습니다.
뭔가 확실하지 않은 경우 GPT에 명확하게 설명해 달라고 요청할 수도 있습니다. 예: 라이브 스트리밍 전자상거래의 모델은 무엇인가요?
여기서 핵심 메시지: 단계별 진행
보고서를 작성하는 방법은 여러 가지가 있는데 나중에 공유하겠습니다. GPT를 질문과 답변에만 사용한다면 이 아티팩트가 안타깝습니다.
위 내용은 훌륭한 분석 보고서를 작성하는 데 도움이 되는 GPT를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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모델 소개: Alpaca 모델은 스탠포드 대학에서 개발한 LLM(Large Language Model, 대형 언어) 오픈 소스 모델로 LLaMA7B(Meta 회사의 7B 오픈 소스) 모델을 52K 명령어로 미세 조정한 것입니다. 모델 매개변수(모델 매개변수가 클수록 모델 매개변수도 커짐), 모델의 추론 능력이 강할수록 모델 학습 비용도 높아집니다. LoRA의 정식 영어 이름은 Low-RankAdaptation of Large Language Models이며, 말 그대로 대규모 언어 모델의 저수준 적응을 뜻합니다. 이는 Microsoft 연구진이 대규모 언어 모델의 미세 조정 문제를 해결하기 위해 개발한 기술입니다. 특정 도메인을 수행할 수 있도록 사전 훈련된 대규모 언어 모델을 원하는 경우

과학: 미래의 지각 있는 일반 AI는 영원히 자비롭고 유익한 존재가 되기는커녕 모든 개인 데이터를 먹어치우고 가장 필요할 때 붕괴되는 조작적인 소시오패스가 될 가능성이 높습니다. 저자 JoabJackson의 3WaysLLMsCanLetYouDown에서 번역되었습니다. OpenAI는 곧 GPT-5를 출시할 예정이며, 외부 세계에서는 이에 대해 큰 기대를 갖고 있습니다. 심지어 OpenAI가 일반 인공 지능을 달성할 것이라는 예측도 있습니다. 그러나 동시에 CEO인 샘 알트만(Sam Altman)과 그의 팀은 이 제품을 시장에 출시하는 데 많은 심각한 장애물에 직면해 있으며, 그는 이달 초 이를 인정했습니다. Altman의 도전 과제에 대한 단서를 제공할 수 있는 최근 발표된 연구 논문이 있습니다. 이 논문의 요약

시샤오야오 과학기술 강연 원저자 IQ가 완전히 떨어졌어요, 파이썬 기계가 인간과 비슷하게 이해하고 소통할 수 있다면 어떻게 될까요? 이는 학계에서 큰 관심을 불러일으키는 주제였으며, 최근 자연어 처리 분야의 일련의 획기적인 발전 덕분에 우리는 이 목표 달성에 그 어느 때보다 가까워질 수 있습니다. 이러한 혁신의 최전선에는 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계된 심층 신경망 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 있습니다. 탁월한 성능과 효과적인 대화 수행 능력으로 인해 해당 분야에서 가장 널리 사용되고 효과적인 모델 중 하나로 자리매김하여 연구와 업계에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 최근 상세한

ChatGPT와의 채팅은 재미있고 유익합니다. 채팅을 통해 새로운 아이디어를 탐색할 수 있습니다. 그러나 이는 좀 더 일상적인 사용 사례이며, 특히 환각을 일으킬 수 있다는 사실을 깨닫고 나면 참신함은 빠르게 사라집니다. ChatGPT를 보다 효율적으로 사용하는 방법은 무엇입니까? OpenAI가 GPT3.5 API 시리즈를 출시한 후에는 단순한 채팅 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. QA(질문 및 답변)는 기업과 개인에게 매우 효과적인 사용 사례입니다. 자연어를 사용하여 자신의 파일/데이터에 대해 봇에게 질문하면 파일에서 정보를 검색하고 응답을 생성하여 신속하게 답변할 수 있습니다. 고객 지원, 포괄적인 사용자 조사, 개인 지식 관리 등에 사용하세요. 파일과 관련된 질문을 봇에게 물어보세요.
