OpenAI Stellt Prompt Engineering Guide mit sechs Optimierungsstrategien vor GPT-4 Leistung
In Kürze
OpenAI veröffentlichte seinen Prompt Engineering-Leitfaden für GPT-4und bietet detaillierte Einblicke in Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz der LLMs.
Die Forschungsorganisation für künstliche Intelligenz OpenAI, veröffentlichte seinen Prompt Engineering-Leitfaden für GPT-4. Der Leitfaden bietet detaillierte Einblicke in die Optimierung der Effizienz von Sprachmodellen (LLMs).
Der Leitfaden beschreibt Strategien und Taktiken, die für eine größere Effektivität kombiniert werden können, und enthält Beispielaufforderungen. Er bietet sechs Schlüsselstrategien, mit denen Benutzer die Effizienz des Modells maximieren können.
Anweisungen löschen
LLM-Modellen fehlt die Intuition. Wenn die Ausgaben zu umfangreich oder zu einfach sind, sollten Benutzer kurze Antworten oder Antworten auf Expertenebene anfordern. Je expliziter die Anweisungen des Benutzers sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass das gewünschte Ergebnis erzielt wird.
Stellen Sie Referenztexte bereit
Sprachmodelle können zu ungenauen Antworten führen, insbesondere bei unklaren Themen oder wenn nach Zitaten und URLs gefragt wird. Ähnlich wie Notizen einem Schüler helfen, kann die Bereitstellung von Referenztext die Genauigkeit des Modells verbessern. Benutzer können das Modell anweisen, mit Referenztext zu antworten oder daraus Zitate bereitzustellen.
Teilen Sie die komplexe Aufgabe in einfachere Anweisungen auf
Benutzer sollten ein komplexes System zur Verbesserung der Leistung in modulare Komponenten zerlegen. Bei komplexen Aufgaben ist die Fehlerquote oft höher als bei einfacheren. Darüber hinaus können komplexe Aufgaben erneut bearbeitet werdendefiwerden als Arbeitsabläufe einfacherer Aufgaben bezeichnet, bei denen Ausgaben früherer Aufgaben Eingaben für spätere Aufgaben bilden.
Das Modell benötigt Zeit für die Analyse
LLM-Modelle sind anfälliger für Argumentationsfehler, wenn sie unmittelbare Antworten liefern. Das Anfordern einer „Gedankenkette“ vor Erhalt einer Antwort kann dem Modell dabei helfen, zuverlässigere und genauere Antworten zu finden.
Benutzer sollten externe Tools nutzen
Überwinden Sie die Einschränkungen des Modells, indem Sie Ausgaben von anderen Tools bereitstellen. Eine Code-Ausführungs-Engine, wie OpenAIs Code Interpreter kann bei mathematischen Berechnungen und der Codeausführung helfen. Wenn eine Aufgabe mit einem Tool zuverlässiger oder effizienter erledigt werden kann, sollten Sie in Betracht ziehen, es auszulagern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Testen Sie Änderungen systematisch
Eine Leistungssteigerung ist durch Quantifizierung möglich. Während das Ändern einer Eingabeaufforderung in bestimmten Fällen die Leistung verbessern kann, kann dies zu einer Verringerung der Gesamtleistung führen. Um sicherzustellen, dass eine Änderung einen positiven Beitrag zur Leistung leistet, kann die Einrichtung einer umfassenden Testsuite unerlässlich sein.
Durch die Nutzung des Prompt Engineering-Leitfadens für GPT-4Benutzer können die Effizienz von LLMs durch explizite Methoden und Taktiken steigern, um die optimale Leistung in verschiedenen Szenarien sicherzustellen.
Haftungsausschluss
Im Einklang mit der Richtlinien des Trust-ProjektsBitte beachten Sie, dass die auf dieser Seite bereitgestellten Informationen nicht als Rechts-, Steuer-, Anlage-, Finanz- oder sonstige Beratung gedacht sind und nicht als solche interpretiert werden sollten. Es ist wichtig, nur so viel zu investieren, wie Sie sich leisten können, zu verlieren, und im Zweifelsfall eine unabhängige Finanzberatung einzuholen. Für weitere Informationen empfehlen wir einen Blick auf die Allgemeinen Geschäftsbedingungen sowie die Hilfe- und Supportseiten des Herausgebers oder Werbetreibenden. MetaversePost ist einer genauen, unvoreingenommenen Berichterstattung verpflichtet, die Marktbedingungen können sich jedoch ohne Vorankündigung ändern.
Über den Autor
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist auf Kryptowährungen, Zero-Knowledge-Proofs, Investitionen und den weitreichenden Bereich spezialisiert Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
Weitere Artikel
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist auf Kryptowährungen, Zero-Knowledge-Proofs, Investitionen und den weitreichenden Bereich spezialisiert Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
