OpenAI dévoile un guide d'ingénierie rapide avec six stratégies d'optimisation GPT-4 Performance
En bref
OpenAI a publié son guide Prompt Engineering pour GPT-4, fournissant des informations détaillées sur les moyens d’améliorer l’efficacité des LLM.
L'organisme de recherche en intelligence artificielle OpenAI, a publié son guide Prompt Engineering pour GPT-4. Le guide offre des informations détaillées sur l'optimisation de l'efficacité des modèles linguistiques (LLM).
Le guide décrit les stratégies et tactiques qui peuvent être combinées pour une plus grande efficacité et comprend des exemples d'invites, proposant six stratégies clés pour aider les utilisateurs à maximiser l'efficacité du modèle.
Instructions claires
Les modèles LLM manquent d’intuition. Si les résultats sont trop détaillés ou simplistes, les utilisateurs doivent demander des réponses brèves ou de niveau expert. Plus les instructions de l’utilisateur sont explicites, plus grandes sont les chances d’obtenir le résultat souhaité.
Fournir des textes de référence
Les modèles linguistiques peuvent générer des réponses inexactes, en particulier sur des sujets obscurs ou lorsqu'on leur demande des citations et des URL. De la même manière que les notes aident un étudiant, fournir un texte de référence peut améliorer la précision du modèle. Les utilisateurs peuvent demander au modèle de répondre en utilisant un texte de référence ou en fournir des citations.
Décomposer la tâche complexe en instructions plus simples
Les utilisateurs doivent décomposer un système complexe en composants modulaires pour améliorer les performances. Les tâches complexes ont souvent des taux d’erreur plus élevés que les tâches plus simples. De plus, des tâches complexes peuvent être redefinés sous forme de flux de travail de tâches plus simples, où les résultats des tâches antérieures construisent les entrées des tâches ultérieures.
Le modèle nécessite du temps pour l'analyse
Les modèles LLM sont plus sujets aux erreurs de raisonnement lorsqu'ils fournissent des réponses immédiates. Demander une « chaîne de réflexion » avant de recevoir une réponse peut aider le modèle à raisonner vers des réponses plus fiables et plus précises.
Les utilisateurs doivent utiliser des outils externes
Compensez les limites du modèle en fournissant les résultats d’autres outils. Un moteur d'exécution de code, comme OpenAIL'interprète de code de , peut aider aux calculs mathématiques et à l'exécution de code. Si une tâche peut être effectuée de manière plus fiable ou plus efficace à l'aide d'un outil, envisagez de la décharger pour de meilleurs résultats.
Tester systématiquement les modifications
Améliorer les performances est possible en les quantifiant. Même si la modification d'une invite peut améliorer les performances dans des cas spécifiques, elle peut entraîner une diminution des performances globales. Pour garantir qu’un changement contribue positivement aux performances, l’établissement d’une suite de tests complète peut être essentiel.
En tirant parti du guide Prompt Engineering pour GPT-4, les utilisateurs peuvent améliorer l'efficacité des LLM grâce à des méthodes et tactiques explicites garantissant ses performances optimales dans divers scénarios.
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A propos de l'auteur
Alisa, journaliste dévouée au MPost, se spécialise dans les crypto-monnaies, les preuves sans connaissance, les investissements et le vaste domaine de Web3. Avec un œil attentif sur les tendances et technologies émergentes, elle propose une couverture complète pour informer et impliquer les lecteurs dans le paysage en constante évolution de la finance numérique.
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