OpenAI Julkaisee nopean suunnitteluoppaan, jossa on kuusi optimointistrategiaa GPT-4 Suorituskyky
Lyhyesti
OpenAI julkaisi Prompt Engineering Guide -oppaansa GPT-4, joka tarjoaa yksityiskohtaisia näkemyksiä tavoista parantaa LLM:n tehokkuutta.
Tekoälyn tutkimusorganisaatio OpenAI, julkaisi Prompt Engineering Guide -oppaansa GPT-4. Opas tarjoaa yksityiskohtaisia näkemyksiä kielimallien (LLM) tehokkuuden optimoinnista.
Oppaassa hahmotellaan strategioita ja taktiikoita, joita voidaan yhdistää tehokkuuden lisäämiseksi, ja se sisältää esimerkkikehotteita, jotka tarjoavat kuusi keskeistä strategiaa, jotka auttavat käyttäjiä maksimoimaan mallin tehokkuuden.
Selkeät ohjeet
LLM-malleista puuttuu intuitio. Jos tulokset ovat liian laajoja tai yksinkertaisia, käyttäjien tulee pyytää lyhyitä tai asiantuntijatason vastauksia. Mitä selkeämmät käyttäjän ohjeet ovat, sitä suurempi on todennäköisyys saavuttaa haluttu tulos.
Tarjoa viitetekstejä
Kielimallit voivat tuottaa epätarkkoja vastauksia, erityisesti epäselvistä aiheista tai pyydettäessä lainauksia ja URL-osoitteita. Samalla tavalla kuin muistiinpanot auttavat opiskelijaa, viiteteksti voi parantaa mallin tarkkuutta. Käyttäjät voivat ohjeistaa mallia vastaamaan käyttämällä viitetekstiä tai antamaan lainauksia siitä.
Jaa monimutkainen tehtävä yksinkertaisempiin ohjeisiin
Käyttäjien tulee hajottaa monimutkainen järjestelmä modulaarisiin osiin suorituskyvyn parantamiseksi. Monimutkaisissa tehtävissä on usein korkeampi virheprosentti kuin yksinkertaisissa. Lisäksi monimutkaiset tehtävät voivat olla uudelleendefined yksinkertaisempien tehtävien työnkulkuina, joissa aikaisempien tehtävien tuotokset muodostavat syötteitä myöhempiä tehtäviä varten.
Malli vaatii aikaa analysointiin
LLM-mallit ovat alttiimpia päättelyvirheille antaessaan välittömiä vastauksia. "Ajatusketjun" pyytäminen ennen vastauksen saamista voi auttaa mallia perustelemaan tiensä kohti luotettavampia ja tarkempia vastauksia.
Käyttäjien tulee käyttää ulkoisia työkaluja
Tasaa mallin rajoituksia tarjoamalla tuloksia muista työkaluista. Koodin suoritusmoottori, kuten OpenAI’s Code Interpreter, voi auttaa matemaattisissa laskelmissa ja koodin suorittamisessa. Jos tehtävä voidaan tehdä luotettavammin tai tehokkaammin käyttämällä työkalua, harkitse sen purkamista parempien tulosten saavuttamiseksi.
Testaa muutoksia järjestelmällisesti
Suorituskyvyn parantaminen on mahdollista kvantifioimalla se. Vaikka kehotteen muuttaminen voi parantaa suorituskykyä tietyissä tapauksissa, se voi johtaa kokonaissuorituskyvyn heikkenemiseen. Jotta muutos vaikuttaisi positiivisesti suorituskykyyn, kattavan testisarjan luominen voi olla välttämätöntä.
Hyödyntämällä Prompt Engineering -opasta GPT-4, käyttäjät voivat parantaa LLM:ien tehokkuutta selkeillä menetelmillä ja taktiikoilla, jotka varmistavat sen optimaalisen suorituskyvyn erilaisissa skenaarioissa.
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Alisa, omistautunut toimittaja MPost, on erikoistunut kryptovaluuttaan, nollatietotodisteisiin, sijoituksiin ja laajaan Web3. Hän tarkkailee tarkasti nousevia trendejä ja teknologioita, ja hän tarjoaa kattavan kattavuuden tiedottaakseen ja saadakseen lukijat mukaan digitaalisen rahoituksen jatkuvasti kehittyvään maisemaan.
lisää artikkeleita
Alisa, omistautunut toimittaja MPost, on erikoistunut kryptovaluuttaan, nollatietotodisteisiin, sijoituksiin ja laajaan Web3. Hän tarkkailee tarkasti nousevia trendejä ja teknologioita, ja hän tarjoaa kattavan kattavuuden tiedottaakseen ja saadakseen lukijat mukaan digitaalisen rahoituksen jatkuvasti kehittyvään maisemaan.
