OpenAI Представляет краткое инженерное руководство с шестью стратегиями оптимизации GPT-4 Перфоманс
Коротко
OpenAI выпустила руководство по быстрому проектированию для GPT-4, предоставляя подробное представление о способах повышения эффективности LLM.
Исследовательская организация искусственного интеллекта OpenAI, выпустила руководство по быстрому проектированию для GPT-4. Руководство предлагает подробную информацию об оптимизации эффективности языковых моделей (LLM).
В руководстве описаны стратегии и тактики, которые можно комбинировать для большей эффективности, а также приведены примеры подсказок, предлагающие шесть ключевых стратегий, которые помогут пользователям максимизировать эффективность модели.
Очистить инструкции
У моделей LLM отсутствует интуиция. Если результаты слишком обширны или упрощены, пользователям следует запросить краткие ответы или ответы на уровне экспертов. Чем более четкие инструкции пользователя, тем больше вероятность получения желаемого результата.
Предоставьте справочные тексты
Языковые модели могут давать неточные ответы, особенно по малоизвестным темам или при запросе цитат и URL-адресов. Подобно тому, как примечания помогают учащемуся, предоставление справочного текста может повысить точность модели. Пользователи могут поручить модели ответить, используя ссылочный текст или привести цитаты из него.
Разбейте сложную задачу на более простые инструкции
Пользователям следует разбить сложную систему на модульные компоненты для повышения производительности. Сложные задачи часто имеют более высокий уровень ошибок, чем более простые. Более того, сложные задачи можно переделывать.defiОни используются как рабочие процессы более простых задач, где результаты более ранних задач создают входные данные для более поздних.
Модель требует времени для анализа
Модели LLM более склонны к ошибкам в рассуждениях при предоставлении немедленных ответов. Запрос «цепочки мыслей» перед получением ответа может помочь модели продумать путь к более надежным и точным ответам.
Пользователи должны использовать внешние инструменты
Компенсируйте ограничения модели, предоставляя результаты других инструментов. Механизм выполнения кода, например OpenAIИнтерпретатор кода, может помочь в математических расчетах и выполнении кода. Если задачу можно выполнить более надежно и эффективно с помощью инструмента, подумайте о том, чтобы разгрузить ее для достижения лучших результатов.
Систематически тестируйте изменения
Повышение производительности возможно путем ее количественной оценки. Хотя изменение приглашения может улучшить производительность в определенных случаях, это может привести к снижению общей производительности. Чтобы гарантировать, что изменения положительно влияют на производительность, может оказаться необходимым создать комплексный набор тестов.
Используя руководство Prompt Engineering для GPT-4пользователи могут повысить эффективность LLM с помощью четких методов и тактик, обеспечивающих его оптимальную производительность в различных сценариях.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Алиса, преданный журналист MPost, специализируется на криптовалюте, доказательствах с нулевым разглашением, инвестициях и обширной сфере Web3. Внимательно следя за новыми тенденциями и технологиями, она всесторонне освещает события, информируя и вовлекая читателей в постоянно развивающуюся среду цифровых финансов.
Другие статьи
Алиса, преданный журналист MPost, специализируется на криптовалюте, доказательствах с нулевым разглашением, инвестициях и обширной сфере Web3. Внимательно следя за новыми тенденциями и технологиями, она всесторонне освещает события, информируя и вовлекая читателей в постоянно развивающуюся среду цифровых финансов.
