
Sammle über 90.000+ GPTs, schnelle GPT-Suche. Speichere GPTs in deinem persönlichen Bereich und verwalte sie. In GPT4 werden automatisch passende GPTs erwähnt.

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Castofly Chrome-Erweiterung

KI-generierte Zusammenfassungen für YouTube-Videos. Unbegrenzte Zusammenfassungen, Unterstützung verschiedener Sprachen.

Diese Erweiterung extrahiert eine bestimmte Anzahl von Daten aus der bereitgestellten Liste zufällig.

Wo Webseiten mit Ihnen sprechen. Fassen Sie ein Google-Suchergebnis zusammen und konvertieren Sie es mithilfe von GPT in Audio.

Ein Klick zum Synchronisieren von ChatGPT/Wenxin Yiyan-Gesprächen mit Notion

So maximieren Sie die Effektivität Ihrer GPT-Engine-Anfragen
1. Seien Sie klar und prägnant:
* Formulieren Sie Ihre Anfragen direkt und vermeiden Sie unnötige Informationen.
* Verwenden Sie einfache und verständliche Sprache.
2. Geben Sie Kontext:
* Stellen Sie sicher, dass Ihre Anfrage genügend Kontext enthält, damit das Modell versteht, was Sie möchten.
* Nennen Sie relevante Hintergrundinformationen oder vorherige Interaktionen.
3. Definieren Sie den gewünschten Output:
* Geben Sie an, welche Art von Antwort Sie erwarten (z. B. eine Zusammenfassung, eine Liste, einen Text in einem bestimmten Stil).
* Legen Sie die Länge oder Struktur des gewünschten Outputs fest.
4. Verwenden Sie Beispiele:
* Stellen Sie dem Modell Beispiele für die gewünschte Art von Antwort, um es besser zu verstehen.
5. Seien Sie spezifisch:
* Je spezifischer Ihre Anfrage, desto besser kann das Modell sie erfüllen.
* Vermeiden Sie vage Begriffe und geben Sie konkrete Anweisungen.
6. Experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen:
* Wenn Sie nicht zufrieden mit den Ergebnissen sind, versuchen Sie es mit anderen Formulierungen Ihrer Anfrage.
7. Nutzen Sie Parameter:
* Viele GPT-Engines bieten Parameter an, die Sie anpassen können, um die Ergebnisse zu beeinflussen (z. B. Temperatur, Top-K-Sampling).
8. Bewerten Sie die Ergebnisse:
* Überprüfen Sie die Antworten des Modells sorgfältig und geben Sie Feedback, wenn nötig.
* Dies hilft dem Modell, in Zukunft bessere Antworten zu liefern.