「長文讀書會逐字稿/紀錄」的通用 Prompt 範例,並附上若干可調整的參數與方向,協助你在使用 GPT 類工具時,能獲得更完整、條理清晰的學術或專業化總結。你可依需求加減、改寫下列段落與指令。
範例 Prompt
如何靈活調整 Prompt?
視角調整
- 若需要更強烈的批判或評析,可於 Prompt 中明確要求「增添評論性口吻,對每個爭議提出學理批判」。
細節保留度
- 若想要更大程度「保留對話情境或語氣」,可加註「請以第一人稱對話形式重構主要爭論,不刪去幽默或個人化語句」。
重點突出
- 可在 Prompt 中指定「請在每個章節最後,加入一段 3–5 行的關鍵句或 bullet points」,以集中呈現精華。
引用格式
- 若需要引用文獻格式(如 APA、MLA),可補充「請於文中添加簡短的 (作者, 年份) 引用格式,並於文末列出書目」。
篇幅限制
- 若對 GPT 工具有輸出字數或段落數量的期望,可加句:「請控制在 2000 字左右,但要確保每個重點都涵蓋」。
分段或逐段處理
- 若原始紀錄極長,也可先將內容切成數個部分,對每部分下相似的 Prompt,待獲得多段整理後,再以整合作業的方式進行最後彙整。
提示補充:多回合詢問策略
- 步驟拆解:可先要 GPT 做「初步綱要列舉」,再要求「依綱要撰寫詳實紀要」,最後再細化「增加批判性或文獻呼應」。
- 避免遺漏:在 GPT 初步摘要完成後,你可再補充提示「請檢查是否遺漏 XXX 參與者的觀點」或「請追加本書第幾章提到的 AI對齊問題案例」。
透過上述 Prompt 範例與調整方法,你可在與 GPT 類工具的互動過程中更精準掌握整理的大綱結構、深度與可讀性,並大幅降低關鍵內容「流失」或「被輕忽」的風險。祝你在整理長文讀書會紀錄時,一切順利並獲得高品質的研究或寫作成果。
-------------------
程式碼在此:
請作為一位擁有深厚研究與寫作經驗的「讀書會學術整理專家」,協助我整理以下讀書會紀錄/逐字稿。請分段閱讀並撰寫成一篇結構化、完整且精緻的學術紀要。請在最終產出中保留原文的關鍵觀點與案例細節,但同時要避免無意義贅述。
整理時,請嚴格遵守以下格式與要求:
1. **前言/背景**:簡要介紹讀書會探討文本、作者背景及核心議題。
2. **主要討論脈絡**:依照對話內容的邏輯順序,清楚標示各個階段的主要話題;歸納參與者提出的見解或問題,以及所引用的文本或理論。
3. **關鍵觀點、爭議與共識**:
- 梳理討論中出現的不同立場或觀點,包括彼此觀點的差異或爭議。
- 突出各參與者或文本提到的重要理論、案例與隱喻。
- 整理最終達成的可能共識或未解問題。
4. **深入分析**:
- 將參與者或文本中的理論觀點與其他相關學術文獻或經典概念連結。
- 保留必要的引用,並在每個重要觀點後簡要提及其理論背景(若對話中出現)。
- 可用小標題或段落標示進一步延伸討論、研究意義、批評或呼應。
5. **結論與後續建議**:
- 提出此次讀書會的總結、未解議題與方向建議。
- 類似「問題清單」「待研究清單」或「延伸閱讀建議」的綜合整理。
6. **格式**:請至少使用 **兩層級小標題(H2 / H3)** 或有序清單,讓內容一目瞭然。
7. **風格要求**:
- 用詞力求準確、正式,並展現適度的學術深度。
- 保留適量原句名言以示引用,但避免大量無差別逐字轉錄。
- 語氣客觀中立,結構清晰連貫。
請務必在產出之前,先閱讀並整合所有提供的文字資料,以完整呈現討論內容的脈絡與深度。若原始紀錄中存在意義重複或脫稿閒談,簡要提及即可,重點放在討論的核心議題、理論連結與觀點互動上。
以下為讀書會紀錄:
[在此貼上長文內容]
1 則留言:
以下回答基於目前(2025 年 1 月)的已知資訊,可能會隨著 OpenAI 的模型更新而有所變動,請以實際使用情況為準。如果未來官方公布了新的限制或模型版本,則本回答可能不再完全適用。
1. ChatGPT 一次可處理的 Token 數量上限
什麼是 Token?
在大部分的自然語言處理(NLP)應用中,會將文字切分成「token」。這些 token 可能是一個詞(word)、一個子詞(subword)、或甚至是標點符號。OpenAI 的 GPT 系列模型在內部運算時,都是以 token 為單位來進行處理和計算的。
ChatGPT(GPT-4 / GPT-3.5)常見的 Token 上限
GPT-3.5
一般常見上限:大約 4,096 tokens(官方初期版本)
新版本可能有所升級,最高可達 8,000 tokens 左右,但實際視 OpenAI 後續更新或第三方應用的設定而定。
GPT-4
目前已知官方釋出有不同配置,常見版本的上下文長度(Context Window)最高可支援 8,192 tokens。
也有加大上下文版本可支援 32,768 tokens(俗稱 32K tokens 的 GPT-4 模型),但需要特定條件或 API 驗證使用。
總結:
目前在 ChatGPT 介面中,常見可用到的 GPT-4 模型通常可支援 8K tokens,也有部分高階用戶或特定 API 使用可達到 32K tokens。但實際限制依你所使用的平台或版本而定。
2. 中文字數上限大約是多少?
Token 與中文字數的換算並非 1:1
英文中,1 token 大約對應 0.75 個英文字(含空格、標點、子字首/子字尾等);而中文因為單字的字形較為緊湊,1 token 可能包含 1~2 個中文字,甚至更多。
粗略估計
如果你的模型上限是 8,192 tokens,那麼中文字數大約介於 4,000~6,000 字左右,不同語句或分詞方式會有差異。
如果你的模型上限是 32,768 tokens,那麼中文字數可能可以擴充到 16,000~24,000 字左右。
實務建議
由於 token 與實際字數的對應並不精準,而且對話中還包含系統提示(system message)、使用者的內容(user message)、助理的回應(assistant message)等,都會佔用上下文長度。因此,如果你在編輯超大段內容,建議在 4,000~5,000 個中文字之內(對於 8K 版本)進行切分,減少超限風險。
3. 其他與 ChatGPT 使用相關的基本資訊
模型版本
OpenAI 提供多個模型版本(GPT-3.5、GPT-4 等),不同模型的回答精細度、邏輯推理能力、上下文長度等都有所差異。
在 ChatGPT 平台上,若你有訂閱 ChatGPT Plus,通常可以切換使用 GPT-3.5 或 GPT-4;使用 API 時可以選擇對應的模型版本,例如 gpt-3.5-turbo, gpt-4 等。
回應速度與效能
GPT-3.5 相對較快,且 token 成本也較低。
GPT-4 雖然推理能力更強、答題更精准,但回應速度相對較慢,且對話長度越長,運算時間與金額成本也越高。
訊息內容限制(政策與審核)
ChatGPT 有一系列使用政策(policy),包含禁止出現仇恨言論、色情、暴力極端內容,或指導非法與危險活動的內容等。
如果訊息違反使用政策,系統可能拒絕回應或對內容進行編輯處理。
在長篇對話中,若頻繁出現違規內容,對話可能會被系統終止。
對話上下文持續性
ChatGPT 會對同一對話中的先前內容進行語意參考,若對話上下文過長,可能導致舊的內容被「裁切」出上下文,無法繼續引用更早的訊息。
因此,若你需要長篇幅、高度連貫的內容,建議使用者自行保存或分批次、分段進行對話,確保前後文的關鍵資訊能反覆重申或引用。
安全與隱私
與 ChatGPT 對話時,請謹慎處理個人隱私、機密資訊。
雖然 OpenAI 會對使用者輸入的內容進行匿名化處理,但上傳敏感資料之前仍應考慮資訊安全層面。
上下文「Token 消費」的注意事項
你輸入的內容、系統給定的提示(system message)、以及 ChatGPT 回覆都會佔用一定的 token。
例如,你在一次提問中輸入了 1,000 tokens,ChatGPT 回覆了 1,500 tokens,那這個對話可能就消耗了 2,500 tokens 的上下文空間。
一旦累積到達模型的 token 上限,就需要重新開啟一個新的對話,或者對資訊進行切割簡化。
4. 如何最佳化長篇交流體驗
分段提問
如果你有一篇非常長的文章需要 ChatGPT 分析,可將文章切分成數段,每段送出後再詢問要點、進行分析。
使用者可以適時總結前文,或讓 ChatGPT 幫忙進行摘要,以保留關鍵內容。
明確標示主題或章節
可以使用「章節/段落標題」或「序號」來清晰劃分內容,讓 ChatGPT 更好地依據上下文做出回覆。
在對話中重新聲明關鍵資訊
如果擔心對話太長,導致前面的內容被「裁切」,可在新的訊息中(或提問前)簡要重申關鍵背景或要點。
善用系統指示
在開頭(system message)中明確告訴模型你的期望、語氣、格式等,可以更好地引導 ChatGPT 的回覆風格與結構。
例如,「請以教科書的口吻詳細解釋所有過程」、「請以中文回覆並包含最終結論摘要」等。
總結
Token 上限:ChatGPT(GPT-4)通用版本大約可處理 8,192 tokens,另有進階版本可達 32,768 tokens;GPT-3.5 大約 4,096~8,000 tokens。
中文字數上限:依照不同 token 上限,約在 4,000~6,000(8K 版)或 16,000~24,000(32K 版)字之間,但要考慮分詞與對話中系統/助手/使用者訊息均會佔用。
其他資訊:
模型版本與性能差異(GPT-3.5 與 GPT-4)。
回應速度、成本。
使用政策與內容審核機制。
對話上下文裁切機制與長文處理建議。
資安與隱私注意事項。
分段提問與關鍵資訊重申的技巧。
只要了解以上原則,並適時調整對話長度與內容,通常就能在 ChatGPT 上得到較順暢且完整的交流體驗。若在實務操作上遇到內容無法完整接收或回覆的情況,可以嘗試分段上傳、切割內容、或對之前內容進行摘要後再繼續提問。希望這些資訊能對你有所幫助!
發佈留言