OpenAI يكشف النقاب عن دليل هندسي سريع يتضمن ست استراتيجيات للتحسين GPT-4 الأداء
في سطور
OpenAI أصدرت دليلها الهندسي الفوري لـ GPT-4، وتوفير رؤى تفصيلية حول طرق تعزيز كفاءة LLMs.
منظمة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI، أصدرت دليلها الهندسي الفوري لـ GPT-4. يقدم الدليل رؤى تفصيلية حول تحسين كفاءة نماذج اللغة (LLMs).
يحدد الدليل الاستراتيجيات والتكتيكات التي يمكن دمجها لتحقيق فعالية أكبر ويتضمن أمثلة للمطالبات، ويقدم ست استراتيجيات رئيسية لمساعدة المستخدمين على تحقيق أقصى قدر من كفاءة النموذج.
تعليمات واضحة
نماذج LLM تفتقر إلى الحدس. إذا كانت المخرجات واسعة النطاق أو مبسطة للغاية، فيجب على المستخدمين طلب إجابات مختصرة أو على مستوى الخبراء. كلما كانت تعليمات المستخدم واضحة، كلما زادت احتمالية الحصول على النتيجة المرجوة.
توفير النصوص المرجعية
قد تولد نماذج اللغة استجابات غير دقيقة، خاصة فيما يتعلق بالموضوعات الغامضة أو عندما يُطلب منك الاستشهادات وعناوين URL. على غرار الطريقة التي تساعد بها الملاحظات الطالب، فإن توفير نص مرجعي يمكن أن يعزز دقة النموذج. يمكن للمستخدمين توجيه النموذج للإجابة باستخدام النص المرجعي أو تقديم اقتباسات منه.
تقسيم المهمة المعقدة إلى تعليمات أبسط
يجب على المستخدمين تقسيم النظام المعقد إلى مكونات معيارية لتحسين الأداء. غالبًا ما تحتوي المهام المعقدة على معدلات خطأ أعلى من المهام الأبسط. علاوة على ذلك، يمكن إعادة المهام المعقدةdefiيتم استخدامها كمسارات عمل لمهام أبسط، حيث تقوم المخرجات من المهام السابقة ببناء مدخلات للمهام اللاحقة.
يتطلب النموذج وقتًا للتحليل
تعد نماذج LLM أكثر عرضة لأخطاء الاستدلال عند تقديم استجابات فورية. إن طلب "سلسلة أفكار" قبل تلقي الإجابة يمكن أن يساعد النموذج على التفكير في طريقه نحو استجابات أكثر موثوقية ودقة.
يجب على المستخدمين استخدام الأدوات الخارجية
قم بتعويض قيود النموذج من خلال توفير مخرجات من أدوات أخرى. محرك تنفيذ التعليمات البرمجية، مثل OpenAIيمكن لمترجم الكود الخاص بـ، المساعدة في الحسابات الرياضية وتنفيذ التعليمات البرمجية. إذا كان من الممكن تنفيذ مهمة ما بشكل أكثر موثوقية وكفاءة باستخدام إحدى الأدوات، ففكر في إلغاء تحميلها للحصول على نتائج أفضل.
اختبار التغييرات بشكل منهجي
يمكن تحسين الأداء عن طريق قياسه. على الرغم من أن تغيير الموجه قد يؤدي إلى تحسين الأداء في حالات معينة، إلا أنه قد يؤدي إلى انخفاض الأداء الإجمالي. للتأكد من أن التغيير يساهم بشكل إيجابي في الأداء، قد يكون إنشاء مجموعة اختبار شاملة أمرًا ضروريًا.
من خلال الاستفادة من دليل الهندسة السريعة لـ GPT-4، يمكن للمستخدمين تعزيز كفاءة LLMs من خلال أساليب وتكتيكات واضحة تضمن الأداء الأمثل في سيناريوهات متنوعة.
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
أليسا، صحفية متخصصة في MPost، متخصص في العملات المشفرة، وإثباتات المعرفة الصفرية، والاستثمارات، والمجال الواسع من Web3. مع اهتمامها الشديد بالاتجاهات والتقنيات الناشئة، فإنها تقدم تغطية شاملة لإعلام القراء وإشراكهم في المشهد المتطور باستمرار للتمويل الرقمي.
المزيد من المقالات
أليسا، صحفية متخصصة في MPost، متخصص في العملات المشفرة، وإثباتات المعرفة الصفرية، والاستثمارات، والمجال الواسع من Web3. مع اهتمامها الشديد بالاتجاهات والتقنيات الناشئة، فإنها تقدم تغطية شاملة لإعلام القراء وإشراكهم في المشهد المتطور باستمرار للتمويل الرقمي.
