OpenAI Presenta una guia d'enginyeria ràpida amb sis estratègies per optimitzar GPT-4 Rendiment
En breu
OpenAI va publicar la seva guia d'enginyeria ràpida per GPT-4, proporcionant informació detallada sobre maneres de millorar l'eficiència dels LLM.
Organització de recerca en intel·ligència artificial OpenAI, va publicar la seva guia Prompt Engineering per GPT-4. La guia ofereix informació detallada sobre l'optimització de l'eficiència dels models de llenguatge (LLM).
La guia descriu estratègies i tàctiques que es poden combinar per obtenir una major eficàcia i inclou indicacions d'exemple, oferint sis estratègies clau per ajudar els usuaris a maximitzar l'eficiència del model.
Instruccions clares
Els models de LLM no tenen intuïció. Si els resultats són massa extensos o simplistes, els usuaris haurien de sol·licitar respostes breus o a nivell expert. Com més explícites siguin les instruccions de l'usuari, major serà la probabilitat d'obtenir el resultat desitjat.
Proporcioneu textos de referència
Els models lingüístics poden generar respostes inexactes, especialment en temes obscurs o quan es demanen cites i URL. De la mateixa manera que les notes ajuden un estudiant, proporcionar text de referència pot millorar la precisió del model. Els usuaris poden indicar al model que respongui utilitzant un text de referència o proporcionar-ne cites.
Desglosseu la tasca complexa en instruccions més senzilles
Els usuaris haurien de descompondre un sistema complex en components modulars per millorar el rendiment. Les tasques complexes solen tenir taxes d'error més altes que les més simples. A més, les tasques complexes poden ser redefiNecessita com a fluxos de treball de tasques més senzilles, on els resultats de tasques anteriors construeixen entrades per a tasques posteriors.
El model requereix temps per a l'anàlisi
Els models LLM són més propensos a errors de raonament quan proporcionen respostes immediates. Sol·licitar una "cadena de pensament" abans de rebre una resposta pot ajudar el model a entendre el seu camí cap a respostes més fiables i precises.
Els usuaris haurien d'utilitzar eines externes
Compenseu les limitacions del model proporcionant resultats d'altres eines. Un motor d'execució de codi, com OpenAIL'intèrpret de codi, pot ajudar en càlculs matemàtics i execució de codi. Si una tasca es pot fer de manera més fiable o eficient amb una eina, considereu la possibilitat de descarregar-la per obtenir millors resultats.
Prova els canvis sistemàticament
Millorar el rendiment és possible quantificant-lo. Tot i que l'alteració d'una indicació pot millorar el rendiment en casos concrets, pot provocar una disminució del rendiment general. Per garantir que un canvi contribueixi positivament al rendiment, pot ser essencial establir un conjunt de proves complet.
Aprofitant la guia Prompt Engineering per a GPT-4, els usuaris poden millorar l'eficiència dels LLM mitjançant mètodes i tàctiques explícites que garanteixen el seu rendiment òptim en diversos escenaris.
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Alisa, una periodista dedicada a la MPost, s'especialitza en criptomoneda, proves de coneixement zero, inversions i l'ampli àmbit de Web3. Amb un gran ull per les tendències i tecnologies emergents, ofereix una cobertura completa per informar i implicar els lectors en el panorama en constant evolució de les finances digitals.
més articles
Alisa, una periodista dedicada a la MPost, s'especialitza en criptomoneda, proves de coneixement zero, inversions i l'ampli àmbit de Web3. Amb un gran ull per les tendències i tecnologies emergents, ofereix una cobertura completa per informar i implicar els lectors en el panorama en constant evolució de les finances digitals.
