OpenAI Revela guia rápido de engenharia com seis estratégias para otimização GPT-4 Performance
Em Breve
OpenAI lançou seu guia Prompt Engineering para GPT-4, fornecendo informações detalhadas sobre formas de aumentar a eficiência dos LLMs.
A organização de pesquisa em inteligência artificial OpenAI, lançou seu guia Prompt Engineering para GPT-4. O guia oferece insights detalhados sobre como otimizar a eficiência dos Modelos de Linguagem (LLMs).
O guia descreve estratégias e táticas que podem ser combinadas para maior eficácia e inclui exemplos de sugestões, oferecendo seis estratégias principais para ajudar os usuários a maximizar a eficiência do modelo.
Instruções claras
Os modelos LLM carecem de intuição. Se os resultados forem demasiado extensos ou simplistas, os utilizadores deverão solicitar respostas breves ou de nível especializado. Quanto mais explícitas forem as instruções do usuário, maior será a probabilidade de obter o resultado desejado.
Forneça textos de referência
Os modelos de linguagem podem gerar respostas imprecisas, especialmente em tópicos obscuros ou quando solicitadas citações e URLs. Semelhante à forma como as notas ajudam um aluno, fornecer um texto de referência pode aumentar a precisão do modelo. Os usuários podem instruir o modelo a responder usando texto de referência ou fornecer citações dele.
Divida a tarefa complexa em instruções mais simples
Os usuários devem dividir um sistema complexo em componentes modulares para melhorar o desempenho. Tarefas complexas geralmente apresentam taxas de erro mais altas do que tarefas mais simples. Além disso, tarefas complexas podem ser refeitasdefidefinidos como fluxos de trabalho de tarefas mais simples, onde as saídas das tarefas anteriores constroem entradas para as posteriores.
O modelo requer tempo para análise
Os modelos LLM são mais propensos a erros de raciocínio ao fornecer respostas imediatas. Solicitar uma “cadeia de pensamento” antes de receber uma resposta pode ajudar o modelo a raciocinar em direção a respostas mais confiáveis e precisas.
Os usuários devem utilizar ferramentas externas
Compense as limitações do modelo fornecendo resultados de outras ferramentas. Um mecanismo de execução de código, como OpenAIO intérprete de código do , pode auxiliar em cálculos matemáticos e execução de código. Se uma tarefa puder ser realizada de maneira mais confiável ou eficiente usando uma ferramenta, considere descarregá-la para obter melhores resultados.
Teste as alterações sistematicamente
Melhorar o desempenho é possível quantificando-o. Embora a alteração de um prompt possa melhorar o desempenho em casos específicos, ela pode levar à diminuição do desempenho geral. Para garantir que uma mudança contribua positivamente para o desempenho, pode ser essencial estabelecer um conjunto de testes abrangente.
Ao aproveitar o guia Prompt Engineering para GPT-4, os usuários podem aumentar a eficiência dos LLMs por meio de métodos e táticas explícitas, garantindo seu desempenho ideal em diversos cenários.
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Sobre o autor
Alisa, jornalista dedicada do MPost, é especializada em criptomoedas, provas de conhecimento zero, investimentos e no vasto reino de Web3. Com um olhar atento às tendências e tecnologias emergentes, ela oferece uma cobertura abrangente para informar e envolver os leitores no cenário em constante evolução das finanças digitais.
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