OpenAI Pristato greitą inžinerijos vadovą su šešiomis optimizavimo strategijomis GPT-4 spektaklis
Trumpai
OpenAI išleido savo Prompt Engineering vadovą GPT-4, kuriame pateikiamos išsamios įžvalgos, kaip padidinti LLM efektyvumą.
Dirbtinio intelekto tyrimų organizacija OpenAI, išleido savo Prompt Engineering vadovą, skirtą GPT-4. Vadove pateikiamos išsamios įžvalgos, kaip optimizuoti kalbos modelių (LLM) efektyvumą.
Vadove aprašomos strategijos ir taktikos, kurias galima derinti siekiant didesnio veiksmingumo, ir pateikiami raginimų pavyzdžiai, siūlomos šešios pagrindinės strategijos, padedančios vartotojams maksimaliai padidinti modelio efektyvumą.
Aiškios instrukcijos
LLM modeliams trūksta intuicijos. Jei rezultatai yra per platūs arba supaprastinti, vartotojai turėtų paprašyti trumpų arba ekspertų atsakymų. Kuo aiškesnės vartotojo instrukcijos, tuo didesnė tikimybė gauti norimą rezultatą.
Pateikite informacinius tekstus
Kalbos modeliai gali generuoti netikslius atsakymus, ypač neaiškiomis temomis arba kai prašoma nuorodų ir URL. Panašiai kaip pastabos padeda mokiniui, nuorodos tekstas gali padidinti modelio tikslumą. Vartotojai gali nurodyti modeliui atsakyti naudodami nuorodos tekstą arba pateikti citatas iš jo.
Suskirstykite sudėtingą užduotį į paprastesnes instrukcijas
Vartotojai turėtų suskaidyti sudėtingą sistemą į modulinius komponentus, kad pagerintų našumą. Sudėtingų užduočių klaidų dažnis dažnai didesnis nei paprastesnių. Be to, gali būti atliekamos sudėtingos užduotysdefined kaip paprastesnių užduočių darbo eigos, kai ankstesnių užduočių išėjimai sukuria įvestis vėlesnėms užduotims.
Modeliui reikia laiko analizei
LLM modeliai yra labiau linkę į samprotavimo klaidas teikiant neatidėliotinus atsakymus. Prieš gaunant atsakymą, paprašius „minčių grandinės“, modelis gali padėti pagrįsti kelią patikimesnių ir tikslesnių atsakymų link.
Vartotojai turėtų naudoti išorinius įrankius
Išlyginkite modelio apribojimus pateikdami kitų įrankių rezultatus. Kodo vykdymo variklis, pvz OpenAIKodo vertėjas, gali padėti atlikti matematinius skaičiavimus ir vykdyti kodą. Jei užduotį galima atlikti patikimiau arba efektyviau naudojant įrankį, apsvarstykite galimybę ją iškrauti, kad rezultatai būtų geresni.
Sistemingai testuokite pakeitimus
Padidinti našumą galima kiekybiškai įvertinus. Nors pakeitus raginimą tam tikrais atvejais gali pagerėti našumas, dėl to gali sumažėti bendras našumas. Norint užtikrinti, kad pokytis teigiamai prisidėtų prie našumo, gali prireikti sukurti išsamų testų rinkinį.
Naudodami Prompt Engineering vadovą, skirtą GPT-4, vartotojai gali padidinti LLM efektyvumą naudodami aiškius metodus ir taktiką, užtikrinančią optimalų jų veikimą įvairiais scenarijais.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
Daugiau straipsnių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
