以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法：
我偶尔会用这个功能作为开始。我本人非常喜欢阅读，让ChatGPT来概括所有文章，感觉就像身处于但丁描述的地狱的某个层次那样痛苦。然而，有时一些文章实在是太啰嗦、无聊，或者写得让人不愉快（比如一个无趣记者对一个让人讨厌的人进行的漫无焦点的采访）。我需要获取这些文章中的一些信息，以便保持信息的更新和了解。在晚期资本主义的广告经济下，很多文章只在一个段落里提供新信息，其余都是无聊的填充内容，只是为了展示糟糕的广告，这实在是对人们的时间和生命的一种浪费。我有几次利用ChatGPT来总结文章的PDF打印版，提取文章的主要观点。它能够用项目符号列出要点，总结文章中的论点，我甚至可以请求它提供可能的反驳观点，或者告诉我如何深入了解某个特定话题或问题。此外，如果你面对的是一位专家撰写的长达30页的文章，而你对该主题虽感兴趣但又缺乏足够的背景知识，ChatGPT也可以帮助你。只需让大语言模型(Large Language Model)来概括这篇文章，它可以为你提炼出文章的精华。[heading3]
适用人群：熟练者难度：??简单来说，就是GPT这样的模型在处理文本时有个限制，就是它们只能看到一定长度的文字，超过这个长度就看不到了。如果要总结一个超长的文档，比如一本书，就需要分段进行。每个段落可以作为一个查询来总结，然后这些段落的总结再连接在一起，形成整体的总结。这个过程可以重复进行，直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解，那么在总结后面部分的时候，可以在查询中包含之前已经总结过的内容，这样可以帮助模型更好地理解整个文档。OpenAI之前也研究过使用GPT-3的变种来进行这种汇总长文档的方法，效果还不错。
通过通俗化的翻译，已经将该策略解释的相对比较清晰，所以这里不再过多赘述。我们来看下一个案例，就可以理解它的应用场景：假设你有一本关于人工智能历史的300页书，你想要一个简短的摘要。由于这本书的长度远远超过了模型的上下文的token限制，你可以首先将书分为章节，并为每一章生成一个摘要。接下来，你可以将这些章节摘要连接起来，并再次为它们生成一个摘要，得到整本书的总摘要。如果某些章节之间有关联或依赖关系，你可以在总结后续章节时包括前面章节的摘要，以确保摘要的准确性和连贯性。