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用 GPT-3 创作个性化数据故事
Creating personalised data stories with GPT-3
导读
这篇文章介绍如何用 GPT-3 把跑步、健康等个人数据自动写成一段段带对比和比喻的「数据故事」,并讨论了提示词的设计与常见问题。对写作者来说,它提供了一个可复用的思路:先搭好叙事骨架,再让数据填充内容,最后用类比对读者解释数字。评论里关于「作者和模型谁算错」的争论,也提醒我们核对数字的重要性。
可以直接用的写作要点
- 01
先设计叙事骨架,再填入数据:定好「对比、类比、结论」这些结构,写作就不容易变成流水账。
- 02
类比要用读者熟悉的参照物,但基准必须自己核对;作者误以为 GPT-3 算错了珠峰高度,其实是他自己用错了基准。
- 03
练习「反向摘要」:把枯燥的要点列表扩写成流畅段落,是训练行文衔接的好方法。
- 04
给模型或自己明确的范例和约束(few-shot),比只说「写得生动点」有效得多。
HN 评论精选
引用数字出错时,先怀疑自己的参照基准,而不是急着怪模型。
文章不错,我也喜欢里面关于提示词的讨论。但作者有点低估了语言模型和它的数学能力:GPT-3 很快学会叙述里该有这些对比,但经常算错——「这些跑步累计爬升 62,599 英尺,相当于爬了六次珠峰(不过坡度小一点)」。珠峰约 29,000 英尺,这位跑者其实只爬了大约两次珠峰。我觉得是作者自己算错了:一次珠峰攀登的爬升更接近 10,000 英尺,这样看 GPT-3 的数学准确得惊人。
cryptoz查看英文原文
A good article, I appreciate all the discussion on prompts too. However the author is a bit too underestimating of the language model and math: > GPT-3 is quick to learn that the narratives should include these comparisons, but often gets the maths wrong: > > During these runs he has climbed 62,599 feet, that’s the equivalent of climbing Mount Everest six times (but a bit less steep) > Everest is ~29,000 feet, so this runner has climbed Everest roughly twice. I think it's the author here who gets the math wrong. An Everest climb is closer to 10,000 feet, making the GPT-3 math alarmingly accurate.
理想的写作辅助是把骨架「反向摘要」成流畅散文。
我只想要一个工具:我把枯燥的要点列表输进去,它忠实地转成一段段优美的散文。基本上就是把摘要器反过来跑。
amelius查看英文原文
All I want is a tool that allows me to input dull text in bulletlist format, and then converts it faithfully into paragraphs of beautiful prose. So basically like running a summarizer in reverse.
个性化数据叙事真正有价值的地方,是落到可执行的建议上。
把这个用在普通人的股票组合上,就是个不错的创业点子。或者消化财务、健康和内容消费数据,生成一份带行动建议的个性化报告。很有前景。
thewarrior查看英文原文
Do this for peoples stock portfolios and you have a good startup idea right there. Or you could digest financial, health and content consumption data to create a personalized report with action items. Very promising.
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