OpenAI Otkriva brz inženjerski vodič sa šest strategija za optimizaciju GPT-4 Izvođenje
Ukratko
OpenAI objavio svoj Prompt Engineering guide za GPT-4, pružajući detaljan uvid u načine poboljšanja učinkovitosti LLM-a.
Organizacija za istraživanje umjetne inteligencije OpenAI, objavio je svoj brzi inženjerski vodič za GPT-4. Vodič nudi detaljan uvid u optimizaciju učinkovitosti jezičnih modela (LLM).
Vodič ocrtava strategije i taktike koje se mogu kombinirati za veću učinkovitost i uključuje primjere upita, nudeći šest ključnih strategija za pomoć korisnicima da maksimiziraju učinkovitost modela.
Jasne upute
LLM modelima nedostaje intuicija. Ako su rezultati preopširni ili pojednostavljeni, korisnici bi trebali zatražiti kratke odgovore ili odgovore na stručnoj razini. Što su korisničke upute eksplicitnije, veća je vjerojatnost postizanja željenog rezultata.
Navedite referentne tekstove
Jezični modeli mogu generirati netočne odgovore, osobito o opskurnim temama ili kada se od njih traže citati i URL-ovi. Slično kao što bilješke pomažu učeniku, pružanje referentnog teksta može poboljšati točnost modela. Korisnici mogu dati upute modelu da odgovori koristeći referentni tekst ili dati citate iz njega.
Podijelite složeni zadatak na jednostavnije upute
Korisnici bi trebali rastaviti složeni sustav na modularne komponente za poboljšane performanse. Složeni zadaci često imaju veće stope pogrešaka od jednostavnijih. Štoviše, složeni zadaci mogu se redefined kao tijek rada jednostavnijih zadataka, gdje izlazi iz ranijih zadataka tvore ulaze za kasnije.
Model zahtijeva vrijeme za analizu
LLM modeli skloniji su pogreškama u rasuđivanju kada daju trenutne odgovore. Zahtjev za "lanac razmišljanja" prije primanja odgovora može pomoći modelu da procijeni svoj put prema pouzdanijim i točnijim odgovorima.
Korisnici bi trebali koristiti vanjske alate
Nadoknadite ograničenja modela pružanjem rezultata iz drugih alata. Motor za izvršavanje koda, kao OpenAI’s Code Interpreter, može pomoći u matematičkim izračunima i izvršavanju koda. Ako se zadatak može obaviti pouzdanije ili učinkovitije pomoću alata, razmislite o njegovom rasterećenju za bolje rezultate.
Sustavno testirajte promjene
Poboljšanje učinka moguće je kvantificiranjem. Iako izmjena upita može poboljšati izvedbu u određenim slučajevima, može dovesti do smanjene ukupne izvedbe. Kako bi se osiguralo da promjena pozitivno pridonosi izvedbi, uspostavljanje sveobuhvatnog skupa testova može biti ključno.
Korištenjem vodiča Prompt Engineering za GPT-4, korisnici mogu poboljšati učinkovitost LLM-a kroz eksplicitne metode i taktike osiguravajući njegovu optimalnu izvedbu u različitim scenarijima.
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Alisa, predana novinarka u MPost, specijalizirao se za kriptovalute, dokaze bez znanja, ulaganja i ekspanzivno područje Web3. S oštrim okom za nove trendove i tehnologije, ona pruža sveobuhvatnu pokrivenost kako bi informirala i uključila čitatelje u krajolik digitalnih financija koji se neprestano razvija.
Više članaka
Alisa, predana novinarka u MPost, specijalizirao se za kriptovalute, dokaze bez znanja, ulaganja i ekspanzivno područje Web3. S oštrim okom za nove trendove i tehnologije, ona pruža sveobuhvatnu pokrivenost kako bi informirala i uključila čitatelje u krajolik digitalnih financija koji se neprestano razvija.
