OpenAI Odhaluje průvodce pohotovým inženýrstvím se šesti strategiemi optimalizace GPT-4 Výkon
Stručně
OpenAI vydala svou příručku Prompt Engineering pro GPT-4poskytující podrobné informace o způsobech, jak zvýšit efektivitu LLM.
Organizace pro výzkum umělé inteligence OpenAI, vydala svého průvodce Prompt Engineering pro GPT-4. Průvodce nabízí podrobné informace o optimalizaci účinnosti jazykových modelů (LLM).
Příručka nastiňuje strategie a taktiky, které lze kombinovat pro větší efektivitu, a obsahuje příklady výzev, které nabízejí šest klíčových strategií, které uživatelům pomohou maximalizovat efektivitu modelu.
Jasné pokyny
Modelům LLM chybí intuice. Pokud jsou výstupy příliš rozsáhlé nebo zjednodušující, uživatelé by si měli vyžádat stručné nebo odborné odpovědi. Čím jasnější jsou pokyny uživatele, tím větší je pravděpodobnost dosažení požadovaného výsledku.
Poskytněte referenční texty
Jazykové modely mohou generovat nepřesné odpovědi, zejména na nejasná témata nebo na žádosti o citace a adresy URL. Podobně jako poznámky pomáhají studentovi, poskytnutí referenčního textu může zvýšit přesnost modelu. Uživatelé mohou dát modelu pokyn, aby odpověděl pomocí referenčního textu nebo z něj poskytnout citace.
Rozdělte složitý úkol na jednodušší pokyny
Uživatelé by měli složitý systém rozdělit na modulární komponenty pro lepší výkon. Složité úlohy mají často vyšší chybovost než ty jednodušší. Kromě toho mohou být složité úkoly znovudefined jako workflow jednodušších úloh, kde výstupy z dřívějších úloh tvoří vstupy pro pozdější úlohy.
Model vyžaduje čas na analýzu
Modely LLM jsou při poskytování okamžitých odpovědí náchylnější k chybám v uvažování. Požadavek na „myšlenkový řetězec“ před obdržením odpovědi může modelu pomoci uvažovat jeho cestu ke spolehlivějším a přesnějším odpovědím.
Uživatelé by měli používat externí nástroje
Kompenzujte omezení modelu poskytnutím výstupů z jiných nástrojů. Modul pro spouštění kódu, jako OpenAI's Code Interpreter, může pomoci při matematických výpočtech a provádění kódu. Pokud lze úkol provést spolehlivěji nebo efektivněji pomocí nástroje, zvažte jeho vyložení, abyste dosáhli lepších výsledků.
Systematicky testujte změny
Zvýšení výkonu je možné jeho kvantifikací. Zatímco změna výzvy může v určitých případech zlepšit výkon, může vést ke snížení celkového výkonu. Aby se zajistilo, že změna pozitivně přispěje k výkonu, může být zásadní vytvořit komplexní sadu testů.
Využitím průvodce Prompt Engineering pro GPT-4Uživatelé mohou zvýšit efektivitu LLM prostřednictvím explicitních metod a taktik zajišťujících jejich optimální výkon v různých scénářích.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Alisa, oddaná novinářka v MPost, se specializuje na kryptoměny, důkazy s nulovými znalostmi, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
Další články
Alisa, oddaná novinářka v MPost, se specializuje na kryptoměny, důkazy s nulovými znalostmi, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
