OpenAI Przedstawia szybki przewodnik inżynieryjny z sześcioma strategiami optymalizacji GPT-4 Wydajność
W skrócie
OpenAI wydał swój przewodnik po szybkiej inżynierii dla GPT-4, zapewniając szczegółowy wgląd w sposoby zwiększania efektywności LLM.
Organizacja badawcza zajmująca się sztuczną inteligencją OpenAI, wydało swój przewodnik Prompt Engineering dla GPT-4. Przewodnik oferuje szczegółowe informacje na temat optymalizacji wydajności modeli językowych (LLM).
Przewodnik opisuje strategie i taktyki, które można łączyć w celu uzyskania większej efektywności, oraz zawiera przykładowe podpowiedzi przedstawiające sześć kluczowych strategii, które pomogą użytkownikom zmaksymalizować efektywność modelu.
Jasne instrukcje
Modelom LLM brakuje intuicji. Jeśli wyniki są zbyt obszerne lub uproszczone, użytkownicy powinni poprosić o krótkie odpowiedzi lub odpowiedzi na poziomie eksperckim. Im wyraźniejsze instrukcje użytkownika, tym większe prawdopodobieństwo uzyskania pożądanego rezultatu.
Podaj teksty referencyjne
Modele językowe mogą generować niedokładne odpowiedzi, szczególnie w przypadku niejasnych tematów lub w przypadku pytania o cytaty i adresy URL. Podobnie jak notatki pomagają uczniowi, podanie tekstu referencyjnego może zwiększyć dokładność modelu. Użytkownicy mogą poinstruować modelkę, aby odpowiedziała, korzystając z tekstu referencyjnego lub podać jego cytaty.
Podziel złożone zadanie na prostsze instrukcje
Użytkownicy powinni rozbić złożony system na modułowe komponenty, aby poprawić wydajność. Złożone zadania często charakteryzują się wyższym poziomem błędów niż prostsze. Co więcej, złożone zadania można ponownie wykonaćdefitraktowane jako przepływy pracy prostszych zadań, w których wyniki wcześniejszych zadań tworzą dane wejściowe dla późniejszych.
Model wymaga czasu na analizę
Modele LLM są bardziej podatne na błędy w rozumowaniu przy udzielaniu natychmiastowych odpowiedzi. Poproszenie o „łańcuch myślowy” przed otrzymaniem odpowiedzi może pomóc modelowi w kierunku bardziej wiarygodnych i dokładnych odpowiedzi.
Użytkownicy powinni korzystać z narzędzi zewnętrznych
Zrównoważ ograniczenia modelu, dostarczając dane wyjściowe z innych narzędzi. Silnik wykonawczy kodu, np OpenAIInterpreter kodu może pomóc w obliczeniach matematycznych i wykonaniu kodu. Jeśli zadanie można wykonać bardziej niezawodnie i wydajnie przy użyciu narzędzia, rozważ odciążenie go w celu uzyskania lepszych wyników.
Testuj zmiany systematycznie
Poprawę wydajności można osiągnąć poprzez jej określenie ilościowe. Chociaż zmiana monitu może poprawić wydajność w określonych przypadkach, może prowadzić do zmniejszenia ogólnej wydajności. Aby mieć pewność, że zmiana pozytywnie wpłynie na wydajność, niezbędne może być utworzenie kompleksowego zestawu testów.
Korzystając z przewodnika Prompt Engineering dla GPT-4użytkownicy mogą zwiększyć efektywność LLM za pomocą wyraźnych metod i taktyk zapewniających jego optymalną wydajność w różnych scenariuszach.
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, dowodach wiedzy zerowej, inwestycjach i ekspansywnej dziedzinie Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
Więcej artykułów
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, dowodach wiedzy zerowej, inwestycjach i ekspansywnej dziedzinie Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
