OpenAI Presenta una guía de ingeniería rápida con seis estrategias para la optimización GPT-4 Rendimiento
En Resumen
OpenAI lanzó su guía de Ingeniería Rápida para GPT-4, proporcionando información detallada sobre formas de mejorar la eficiencia de los LLM.
La organización de investigación de inteligencia artificial. OpenAI, lanzó su guía Prompt Engineering para GPT-4. La guía ofrece información detallada sobre cómo optimizar la eficiencia de los modelos de lenguaje (LLM).
La guía describe estrategias y tácticas que se pueden combinar para lograr una mayor eficacia e incluye ejemplos de indicaciones que ofrecen seis estrategias clave para ayudar a los usuarios a maximizar la eficiencia del modelo.
Instrucciones claras
Los modelos LLM carecen de intuición. Si los resultados son demasiado extensos o simplistas, los usuarios deben solicitar respuestas breves o de nivel experto. Cuanto más explícitas sean las instrucciones del usuario, mayor será la probabilidad de obtener el resultado deseado.
Proporcionar textos de referencia
Los modelos de lenguaje pueden generar respuestas inexactas, especialmente sobre temas oscuros o cuando se solicitan citas y URL. De manera similar a cómo las notas ayudan a un estudiante, proporcionar un texto de referencia puede mejorar la precisión del modelo. Los usuarios pueden indicarle al modelo que responda utilizando un texto de referencia o proporcionando citas del mismo.
Divida la tarea compleja en instrucciones más simples
Los usuarios deben dividir un sistema complejo en componentes modulares para mejorar el rendimiento. Las tareas complejas suelen tener tasas de error más altas que las más simples. Además, las tareas complejas pueden ser redefiSe definen como flujos de trabajo de tareas más simples, donde los resultados de tareas anteriores construyen entradas para otras posteriores.
El modelo requiere tiempo para el análisis
Los modelos LLM son más propensos a errores de razonamiento al proporcionar respuestas inmediatas. Solicitar una “cadena de pensamiento” antes de recibir una respuesta puede ayudar al modelo a razonar hacia respuestas más confiables y precisas.
Los usuarios deben utilizar herramientas externas
Compense las limitaciones del modelo proporcionando resultados de otras herramientas. Un motor de ejecución de código, como OpenAIEl intérprete de código de, puede ayudar en los cálculos matemáticos y la ejecución de código. Si una tarea se puede realizar de manera más confiable o eficiente usando una herramienta, considere descargarla para obtener mejores resultados.
Pruebe los cambios sistemáticamente
Mejorar el desempeño es posible cuantificándolo. Si bien modificar un mensaje puede mejorar el rendimiento en casos específicos, podría provocar una disminución del rendimiento general. Para garantizar que un cambio contribuya positivamente al rendimiento, puede ser esencial establecer un conjunto de pruebas integral.
Aprovechando la guía Prompt Engineering para GPT-4, los usuarios pueden mejorar la eficiencia de los LLM a través de métodos y tácticas explícitos que garantizan su rendimiento óptimo en diversos escenarios.
Aviso
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre el Autor
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, pruebas de conocimiento cero, inversiones y el amplio ámbito de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
Más artículos
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, pruebas de conocimiento cero, inversiones y el amplio ámbito de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
