OpenAI Presenta una guida di progettazione tempestiva con sei strategie di ottimizzazione GPT-4 Prestazione
In Breve
OpenAI ha rilasciato la sua guida Prompt Engineering per GPT-4, fornendo approfondimenti dettagliati sui modi per migliorare l'efficienza degli LLM.
L'organizzazione di ricerca sull'intelligenza artificiale OpenAI, ha rilasciato la sua guida Prompt Engineering per GPT-4. La guida offre approfondimenti dettagliati sull'ottimizzazione dell'efficienza dei modelli linguistici (LLM).
La guida delinea strategie e tattiche che possono essere combinate per una maggiore efficacia e include suggerimenti di esempio, offrendo sei strategie chiave per aiutare gli utenti a massimizzare l'efficienza del modello.
Istruzioni chiare
I modelli LLM mancano di intuizione. Se i risultati sono troppo estesi o semplicistici, gli utenti dovrebbero richiedere risposte brevi o di livello esperto. Più le istruzioni dell’utente sono esplicite, maggiore è la probabilità di ottenere il risultato desiderato.
Fornire testi di riferimento
I modelli linguistici possono generare risposte imprecise, soprattutto su argomenti oscuri o quando vengono richiesti citazioni e URL. Analogamente a come le note assistono uno studente, fornire un testo di riferimento può migliorare la precisione del modello. Gli utenti possono istruire il modello a rispondere utilizzando il testo di riferimento o fornire citazioni da esso.
Suddividere il compito complesso in istruzioni più semplici
Gli utenti dovrebbero scomporre un sistema complesso in componenti modulari per migliorare le prestazioni. Le attività complesse hanno spesso tassi di errore più elevati rispetto a quelle più semplici. Inoltre, è possibile risolvere compiti complessideficoncepiti come flussi di lavoro di attività più semplici, in cui gli output delle attività precedenti costruiscono input per quelle successive.
Il modello richiede tempo per l'analisi
I modelli LLM sono più inclini a errori di ragionamento quando forniscono risposte immediate. Richiedere una “catena di pensiero” prima di ricevere una risposta può aiutare il modello a ragionare verso risposte più affidabili e accurate.
Gli utenti dovrebbero utilizzare strumenti esterni
Compensare i limiti del modello fornendo risultati da altri strumenti. Un motore di esecuzione del codice, come OpenAIL'interprete di codice di può assistere nei calcoli matematici e nell'esecuzione del codice. Se un'attività può essere eseguita in modo più affidabile o efficiente utilizzando uno strumento, valuta la possibilità di scaricarlo per ottenere risultati migliori.
Testare sistematicamente le modifiche
È possibile migliorare le prestazioni quantificandole. Sebbene la modifica di un prompt possa migliorare le prestazioni in casi specifici, potrebbe comportare una riduzione delle prestazioni complessive. Per garantire che un cambiamento contribuisca positivamente alla performance, può essere essenziale stabilire una suite di test completa.
Sfruttando la guida Prompt Engineering per GPT-4, gli utenti possono migliorare l'efficienza dei LLM attraverso metodi e tattiche espliciti che ne garantiscono prestazioni ottimali in diversi scenari.
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Circa l'autore
Alisa, una giornalista dedicata al MPost, è specializzato in criptovaluta, prove a conoscenza zero, investimenti e nel vasto regno di Web3. Con un occhio attento alle tendenze e alle tecnologie emergenti, offre una copertura completa per informare e coinvolgere i lettori nel panorama in continua evoluzione della finanza digitale.
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