OpenAI Razkriva vodnik za hiter inženiring s šestimi strategijami za optimizacijo GPT-4 Uspešnost
Na kratko
OpenAI izdal vodnik Prompt Engineering za GPT-4, ki zagotavlja podroben vpogled v načine za izboljšanje učinkovitosti LLM.
Organizacija za raziskovanje umetne inteligence OpenAI, je izdal vodnik Prompt Engineering za GPT-4. Priročnik ponuja podroben vpogled v optimizacijo učinkovitosti jezikovnih modelov (LLM).
Priročnik opisuje strategije in taktike, ki jih je mogoče kombinirati za večjo učinkovitost, in vključuje primere pozivov ter ponuja šest ključnih strategij, ki uporabnikom pomagajo povečati učinkovitost modela.
Jasna navodila
LLM modeli nimajo intuicije. Če so rezultati preobsežni ali poenostavljeni, naj uporabniki zahtevajo kratke odgovore ali odgovore na strokovni ravni. Bolj kot so jasna navodila uporabnika, večja je verjetnost, da bo dosegel želeni rezultat.
Navedite referenčna besedila
Jezikovni modeli lahko ustvarijo netočne odgovore, zlasti pri nejasnih temah ali pri vprašanjih za citate in URL-je. Podobno kot opombe pomagajo študentu, lahko zagotavljanje referenčnega besedila poveča natančnost modela. Uporabniki lahko ukažejo modelu, naj odgovori z uporabo referenčnega besedila ali zagotovi citate iz njega.
Kompleksno nalogo razdelite na preprostejša navodila
Uporabniki bi morali kompleksen sistem razdeliti na modularne komponente za izboljšano delovanje. Zapletene naloge imajo pogosto višje stopnje napak kot enostavnejše. Še več, zapletene naloge je mogoče ponovitidefined kot delovni tokovi enostavnejših nalog, kjer izhodi prejšnjih nalog tvorijo vhode za poznejše.
Model zahteva čas za analizo
Modeli LLM so bolj nagnjeni k napakam pri sklepanju, ko zagotavljajo takojšnje odgovore. Če pred prejemom odgovora zahtevate »verigo razmišljanja«, lahko modelu pomagate, da se odloči za zanesljivejše in natančnejše odgovore.
Uporabniki naj uporabljajo zunanja orodja
Izravnajte omejitve modela z zagotavljanjem rezultatov iz drugih orodij. Mehanizem za izvajanje kode, na primer OpenAI’s Code Interpreter, lahko pomaga pri matematičnih izračunih in izvajanju kode. Če je nalogo mogoče opraviti bolj zanesljivo ali učinkovito z uporabo orodja, razmislite o razbremenitvi orodja za boljše rezultate.
Sistematično testirajte spremembe
Izboljšanje uspešnosti je možno s kvantificiranjem. Medtem ko lahko spreminjanje poziva izboljša delovanje v določenih primerih, lahko povzroči zmanjšano splošno delovanje. Za zagotovitev, da sprememba pozitivno prispeva k uspešnosti, je lahko bistvenega pomena vzpostavitev celovite zbirke testov.
Z uporabo vodnika Prompt Engineering za GPT-4, lahko uporabniki izboljšajo učinkovitost LLM z eksplicitnimi metodami in taktikami, ki zagotavljajo njegovo optimalno delovanje v različnih scenarijih.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Alisa, predana novinarka pri MPost, je specializirano za kriptovalute, dokazila brez znanja, naložbe in obsežno področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
več člankov
Alisa, predana novinarka pri MPost, je specializirano za kriptovalute, dokazila brez znanja, naložbe in obsežno področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
