OpenAI Dezvăluie un ghid de inginerie prompt cu șase strategii pentru optimizare GPT-4 Performanţă
Pe scurt
OpenAI a lansat ghidul său Prompt Engineering pentru GPT-4, oferind informații detaliate asupra modalităților de îmbunătățire a eficienței LLM-urilor.
Organizația de cercetare a inteligenței artificiale OpenAI, și-a lansat ghidul Prompt Engineering pentru GPT-4. Ghidul oferă informații detaliate despre optimizarea eficienței modelelor de limbaj (LLM).
Ghidul prezintă strategii și tactici care pot fi combinate pentru o mai mare eficiență și include exemple de indicații, oferind șase strategii cheie pentru a ajuta utilizatorii să maximizeze eficiența modelului.
Instrucțiuni clare
Modelelor LLM le lipsește intuiția. Dacă rezultatele sunt prea extinse sau simpliste, utilizatorii ar trebui să solicite răspunsuri scurte sau la nivel de expert. Cu cât instrucțiunile utilizatorului sunt mai explicite, cu atât este mai mare probabilitatea de a obține rezultatul dorit.
Furnizați texte de referință
Modelele de limbaj pot genera răspunsuri inexacte, în special pe subiecte obscure sau atunci când sunt solicitate citate și adrese URL. Similar cu modul în care notele ajută un elev, furnizarea de text de referință poate îmbunătăți acuratețea modelului. Utilizatorii pot instrui modelul să răspundă folosind text de referință sau să furnizeze citate din acesta.
Împărțiți sarcina complexă în instrucțiuni mai simple
Utilizatorii ar trebui să descompună un sistem complex în componente modulare pentru o performanță îmbunătățită. Sarcinile complexe au adesea rate de eroare mai mari decât cele mai simple. Mai mult, sarcinile complexe pot fi redefisunt necesare ca fluxuri de lucru ale sarcinilor mai simple, în care rezultatele din sarcinile anterioare construiesc intrări pentru cele ulterioare.
Modelul necesită timp pentru analiză
Modelele LLM sunt mai predispuse la erori de raționament atunci când oferă răspunsuri imediate. Solicitarea unui „lanț de gândire” înainte de a primi un răspuns poate ajuta modelul să își îndrepte drumul către răspunsuri mai fiabile și mai precise.
Utilizatorii ar trebui să utilizeze instrumente externe
Compensați limitările modelului furnizând rezultate de la alte instrumente. Un motor de execuție de cod, de exemplu OpenAIInterpretul de cod al lui, poate ajuta la calcule matematice și la executarea codului. Dacă o sarcină poate fi realizată mai fiabil sau mai eficient folosind un instrument, luați în considerare descărcarea acesteia pentru rezultate mai bune.
Testați schimbările sistematic
Creșterea performanței este posibilă prin cuantificarea acesteia. Deși modificarea unui prompt poate îmbunătăți performanța în cazuri specifice, aceasta ar putea duce la scăderea performanței generale. Pentru a vă asigura că o schimbare contribuie în mod pozitiv la performanță, este esențial să stabiliți o suită cuprinzătoare de teste.
Utilizând ghidul Prompt Engineering pentru GPT-4, utilizatorii pot spori eficiența LLM-urilor prin metode și tactici explicite care asigură performanța optimă a acestora în diverse scenarii.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, este specializată în criptomonede, dovezi fără cunoștințe, investiții și tărâmul expansiv al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
Mai multe articole
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, este specializată în criptomonede, dovezi fără cunoștințe, investiții și tărâmul expansiv al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
