OpenAI Разкрива ръководство за бързо инженерство с шест стратегии за оптимизиране GPT-4 Производителност
Накратко
OpenAI пусна своето ръководство за бързо инженерство за GPT-4, предоставяйки подробна информация за начините за подобряване на ефективността на LLM.
Организацията за изследване на изкуствения интелект OpenAI, пусна своето ръководство за бързо инженерство за GPT-4. Ръководството предлага подробна информация за оптимизирането на ефективността на езиковите модели (LLM).
Ръководството очертава стратегии и тактики, които могат да се комбинират за по-голяма ефективност и включва примерни указания, като предлага шест ключови стратегии, които да помогнат на потребителите да увеличат максимално ефективността на модела.
Ясни инструкции
На LLM моделите им липсва интуиция. Ако резултатите са твърде обширни или опростени, потребителите трябва да поискат кратки отговори или отговори на експертно ниво. Колкото по-ясни са инструкциите на потребителя, толкова по-голяма е вероятността за постигане на желания резултат.
Предоставете референтни текстове
Езиковите модели могат да генерират неточни отговори, особено по неясни теми или при запитване за цитати и URL адреси. Подобно на начина, по който бележките помагат на ученика, предоставянето на справочен текст може да подобри точността на модела. Потребителите могат да инструктират модела да отговори, използвайки референтен текст или да предостави цитати от него.
Разбийте сложната задача на по-прости инструкции
Потребителите трябва да разбият сложна система на модулни компоненти за подобрена производителност. Сложните задачи често имат по-висок процент на грешка от по-простите. Освен това сложните задачи могат да бъдат повторноdefiнед като работни потоци на по-прости задачи, където изходите от по-ранни задачи създават входове за по-късни.
Моделът изисква време за анализ
LLM моделите са по-склонни към грешки в разсъжденията, когато предоставят незабавни отговори. Изискването на „верига от мисли“ преди получаване на отговор може да помогне на модела да разсъждава по пътя си към по-надеждни и точни отговори.
Потребителите трябва да използват външни инструменти
Компенсирайте ограниченията на модела, като предоставите резултати от други инструменти. Машина за изпълнение на код, като OpenAI’s Code Interpreter, може да помогне при математически изчисления и изпълнение на код. Ако дадена задача може да се изпълни по-надеждно или по-ефективно с помощта на инструмент, помислете за разтоварването му за по-добри резултати.
Тествайте промените систематично
Подобряването на производителността е възможно чрез нейното количествено определяне. Докато промяната на подкана може да подобри производителността в конкретни случаи, това може да доведе до намалена цялостна производителност. За да се гарантира, че промяната допринася положително за производителността, създаването на цялостен набор от тестове може да е от съществено значение.
Като използвате ръководството за бързо инженерство за GPT-4, потребителите могат да подобрят ефективността на LLM чрез изрични методи и тактики, гарантиращи неговата оптимална производителност в различни сценарии.
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Алиса, всеотдаен журналист в MPost, специализира в криптовалута, доказателства с нулево знание, инвестиции и обширната сфера на Web3. С остър поглед към нововъзникващите тенденции и технологии, тя предоставя изчерпателно покритие, за да информира и ангажира читателите в непрекъснато развиващия се пейзаж на дигиталните финанси.
Още статии
Алиса, всеотдаен журналист в MPost, специализира в криптовалута, доказателства с нулево знание, инвестиции и обширната сфера на Web3. С остър поглед към нововъзникващите тенденции и технологии, тя предоставя изчерпателно покритие, за да информира и ангажира читателите в непрекъснато развиващия се пейзаж на дигиталните финанси.
