如何正确使用ChatGPT进行专业领域问答——以α-BBO晶体为例

ChatGPT已经霸屏了一段时间，无需小编再多做介绍。大量参与者在测试和使用之后，无不惊叹于其顺畅的语言表达、快速的文章撰写、强大的代码生成以及准确的翻译能力。这让小编也跃跃欲试，探探它在专业领域上是否也能很好地应用！但需要注意的是，ChatGPT并不完美，一些使用者，尤其是某些领域的专家在与ChatGPT对谈之后指出，用户在使用时需要警惕ChatGPT较高的错误率。以下教程将带你了解ChatGPT在专业领域的实际表现，并学会如何正确引导它获得准确答案。

一、ChatGPT的优势与常见局限

ChatGPT看似言之凿凿，但在专业领域可能“一本正经地说瞎话”。为了测试，小编特意通过询问ChatGPT对晶体光学以及α-BBO晶体的认识来一探它的实力。

• 优势：语言流畅、翻译能力强（翻译功能的的确确是ChatGPT的真本领，整个过程丝般顺滑，小编只对极少数行业名词进行修改）。
• 局限：对冷门或细分领域容易混淆概念、创造不存在的名词，并且会根据已有数据纠偏但可能引入新错误。

二、测试案例：α-BBO晶体问答中的常见错误

似乎急于证明自己，ChatGPT一开局就主动给我抛出了一个大惊喜，洋洋洒洒总结了晶体光学5个特性。

翻车虽迟但到！当进入正题，问到α-BBO晶体的相关知识，似乎涉及到了ChatGPT的知识盲区，它开始一本正经地说瞎话！

如果对α-BBO有一定的了解，就能发现ChatGPT在基本的概念上就犯了严重错误：

• 错误1：创造不存在的名词——对话中间出现的“双氧硼石”不论在百度还是必应上搜索没有任何相关信息，估计是ChatGPT一时兴起创造的新名词。
• 错误2：混淆α-BBO与β-BBO——ChatGPT强调α-BBO的非线性效应以及作为非线性晶体的应用，这混淆了α-BBO和β-BBO的概念。
  正确知识：α-BBO的中文名称是高温相（或者α-）偏硼酸钡。因其中心对称结构，α-BBO不具有二阶非线性效应，虽然有三阶非线性，但一般来说三阶非线性效应弱于二阶非线性效应，目前并不是α-BBO最主要的光学特性和应用。
• 错误3：生长工艺的“高压”说法——对于α-BBO的生长成果，粗略一看回答似乎安全且正确，但“高压”两个字还是露出了马脚。

考虑到ChatGPT的训练库英文资料更为丰富，小编用英文再问了一次：

结果仍然存在错误，ChatGPT的英文回答同样把β-BBO当成了α-BBO。

在多次对谈之后，ChatGPT做出了相应的纠正，但是可以看出只是简单的根据已有的数据和对话纠偏做的调整，而且还存在着引入新错误的可能性。

三、正确使用ChatGPT的方法：喂养资料与引导技巧

基于ChatGPT的训练原理，它能够输出的是对“喂养”资料（或已有资料库）的整合。在翻译过程中，ChatGPT其实也是在吸收新“知识”。在喂养（上传）了技术文章以及对ChatGPT的提问进行一定的引导之后，回答就顺畅了很多：

在英文回答环节，我们能看到ChatGPT对于α-BBO在三阶非线性的应用上保持了坚定的信心。

由此可见，ChatGPT强大的学习能力以及参数处理能力，让它能够成为我们工作学习科研中很好的助手。但要最大程度发挥其能力，需要掌握以下要点：

• 提供准确资料：在提问前先上传或输入相关的技术文章、专业定义，让ChatGPT“学习”正确的知识。
• 使用思维链路提示（Chain-of-thought Prompt）： 例如官方示例中的方法，引导模型逐步推理，减少胡言乱语。
• 多次验证： 对同一问题用不同方式提问，对比结果，发现矛盾时及时补充信息纠正。