OpenAI Afslører hurtig ingeniørvejledning med seks strategier til optimering GPT-4 Performance (Præstation)
Kort sagt
OpenAI udgivet sin Prompt Engineering guide til GPT-4, der giver detaljeret indsigt i måder at forbedre LLM'ernes effektivitet på.
Forskningsorganisationen for kunstig intelligens OpenAI, udgav sin Prompt Engineering guide til GPT-4. Guiden giver detaljeret indsigt i optimering af effektiviteten af sprogmodeller (LLM'er).
Vejledningen skitserer strategier og taktikker, der kan kombineres for at opnå større effektivitet, og inkluderer eksempler på prompter, der tilbyder seks nøglestrategier til at hjælpe brugerne med at maksimere effektiviteten af modellen.
Klare instruktioner
LLM-modeller mangler intuition. Hvis output er for omfattende eller forenklede, bør brugerne anmode om korte svar eller svar på ekspertniveau. Jo mere eksplicitte brugerens instruktioner, jo større er sandsynligheden for at opnå det ønskede resultat.
Giv referencetekster
Sprogmodeller kan generere unøjagtige svar, især om obskure emner eller når de bliver bedt om citater og URL'er. På samme måde som noter hjælper en elev, kan referencetekst øge modellens nøjagtighed. Brugere kan instruere modellen til at svare ved hjælp af referencetekst eller give citater fra den.
Opdel den komplekse opgave i enklere instruktioner
Brugere bør nedbryde et komplekst system i modulære komponenter for forbedret ydeevne. Komplekse opgaver har ofte højere fejlprocenter end simplere. Desuden kan komplekse opgaver vedrdefined som arbejdsgange af enklere opgaver, hvor output fra tidligere opgaver konstruerer input til senere.
Modellen kræver tid til analyse
LLM-modeller er mere tilbøjelige til at ræsonnere fejl, når de giver øjeblikkelige svar. At anmode om en "tankekæde", før du modtager et svar, kan hjælpe modellen med at ræsonnere sig frem mod mere pålidelige og præcise svar.
Brugere bør bruge eksterne værktøjer
Udlign modellens begrænsninger ved at levere output fra andre værktøjer. En kodeudførelsesmotor, som OpenAI's Code Interpreter, kan hjælpe med matematiske beregninger og kodeudførelse. Hvis en opgave kan udføres mere pålideligt eller effektivt ved hjælp af et værktøj, kan du overveje at aflaste det for bedre resultater.
Test ændringer systematisk
Det er muligt at forbedre ydeevnen ved at kvantificere det. Selvom ændring af en prompt kan forbedre ydeevnen i specifikke tilfælde, kan det føre til nedsat generel ydeevne. For at sikre, at en ændring bidrager positivt til ydeevnen, kan det være vigtigt at etablere en omfattende testsuite.
Ved at udnytte Prompt Engineering-vejledningen til GPT-4, kan brugere øge effektiviteten af LLM'er gennem eksplicitte metoder og taktikker, der sikrer dens optimale ydeevne i forskellige scenarier.
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Alisa, en dedikeret journalist ved MPost, har specialiseret sig i kryptovaluta, beviser uden viden, investeringer og den ekspansive verden af Web3. Med et skarpt øje for nye trends og teknologier leverer hun omfattende dækning for at informere og engagere læserne i det stadigt udviklende landskab af digital finans.
Flere artikler
Alisa, en dedikeret journalist ved MPost, har specialiseret sig i kryptovaluta, beviser uden viden, investeringer og den ekspansive verden af Web3. Med et skarpt øje for nye trends og teknologier leverer hun omfattende dækning for at informere og engagere læserne i det stadigt udviklende landskab af digital finans.
