OpenAI Gyors mérnöki útmutatót mutat be hat optimalizálási stratégiával GPT-4 teljesítmény
Röviden
OpenAI kiadta a Prompt Engineering Guide for GPT-4, amely részletes betekintést nyújt az LLM-ek hatékonyságának növelésének módjaiba.
A mesterséges intelligencia kutató szervezet OpenAI, kiadta a Prompt Engineering Guide for GPT-4. Az útmutató részletes betekintést nyújt a nyelvi modellek (LLM) hatékonyságának optimalizálásához.
Az útmutató felvázolja azokat a stratégiákat és taktikákat, amelyek kombinálhatók a nagyobb hatékonyság érdekében, és példákat is tartalmaz, amelyek hat kulcsfontosságú stratégiát kínálnak, amelyek segítenek a felhasználóknak a modell hatékonyságának maximalizálásában.
Tiszta utasítások
Az LLM modellekből hiányzik az intuíció. Ha a kimenetek túl kiterjedtek vagy leegyszerűsítettek, a felhasználóknak rövid vagy szakértői szintű válaszokat kell kérniük. Minél egyértelműbbek a felhasználó utasításai, annál nagyobb a valószínűsége a kívánt eredmény elérésének.
Adjon meg referenciaszövegeket
A nyelvi modellek pontatlan válaszokat generálhatnak, különösen homályos témák esetén, vagy amikor hivatkozásokat és URL-eket kérnek. Hasonlóan ahhoz, ahogy a jegyzetek segítik a tanulót, a referenciaszöveg megadása javíthatja a modell pontosságát. A felhasználók utasíthatják a modellt, hogy válaszoljon referenciaszöveggel, vagy idézzenek belőle.
Bontsa le az összetett feladatot egyszerűbb utasításokra
A felhasználóknak fel kell bontaniuk egy összetett rendszert moduláris komponensekre a jobb teljesítmény érdekében. Az összetett feladatoknál gyakran magasabb a hibaarány, mint az egyszerűbbeknél. Sőt, összetett feladatok is újra megoldhatókdefined egyszerűbb feladatok munkafolyamataiként, ahol a korábbi feladatok kimenetei bemeneteket hoznak létre a későbbiekhez.
A modell elemzéséhez időre van szükség
Az LLM modellek hajlamosabbak az érvelési hibákra, amikor azonnali válaszokat adnak. A „gondolatlánc” kérése a válasz megérkezése előtt segíthet a modellnek abban, hogy a megbízhatóbb és pontosabb válaszok felé haladjon.
A felhasználóknak külső eszközöket kell használniuk
Ellensúlyozza a modell korlátait más eszközök kimeneteinek biztosításával. Egy kódvégrehajtó motor, mint pl OpenAI’s Code Interpreter, segíthet a matematikai számításokban és a kódvégrehajtásban. Ha egy feladatot megbízhatóbban vagy hatékonyabban lehet elvégezni egy eszköz használatával, a jobb eredmény érdekében fontolja meg annak tehermentesítését.
Szisztematikusan tesztelje a változtatásokat
A teljesítmény növelése annak számszerűsítésével lehetséges. Noha a felszólítás módosítása bizonyos esetekben javíthatja a teljesítményt, az általános teljesítmény csökkenéséhez vezethet. Annak biztosítása érdekében, hogy a változás pozitívan járuljon hozzá a teljesítményhez, elengedhetetlen lehet egy átfogó tesztkészlet létrehozása.
A Prompt Engineering útmutató segítségével GPT-4, a felhasználók explicit módszerek és taktikák révén fokozhatják az LLM-ek hatékonyságát, biztosítva az optimális teljesítményt a legkülönbözőbb forgatókönyvekben.
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Alisa, a The MPost, a kriptovalutákra, a nulla tudásalapú bizonyítékokra, a befektetésekre és a Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
További cikkek
Alisa, a The MPost, a kriptovalutákra, a nulla tudásalapú bizonyítékokra, a befektetésekre és a Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
