OpenAI Представља брзи инжењерски водич са шест стратегија за оптимизацију GPT-4 перформансе
Укратко
OpenAI издао свој Промпт Енгинееринг водич за GPT-4, пружајући детаљан увид у начине за побољшање ефикасности ЛЛМ-ова.
Организација за истраживање вештачке интелигенције OpenAI, објавио је свој Водич за брзи инжењеринг за GPT-4. Водич нуди детаљан увид у оптимизацију ефикасности језичких модела (ЛЛМ).
Водич описује стратегије и тактике које се могу комбиновати ради веће ефикасности и укључује примере упутства, нудећи шест кључних стратегија које помажу корисницима да максимизирају ефикасност модела.
Цлеар Инструцтионс
ЛЛМ моделима недостаје интуиција. Ако су резултати превише опсежни или поједностављени, корисници би требало да траже кратке одговоре или одговоре на нивоу стручњака. Што су упутства корисника експлицитнија, већа је вероватноћа да ћете добити жељени резултат.
Наведите референтне текстове
Језички модели могу генерисати нетачне одговоре, посебно на нејасне теме или када се од њих тражи цитат и УРЛ. Слично као што белешке помажу ученику, пружање референтног текста може побољшати тачност модела. Корисници могу да упуте моделу да одговори користећи референтни текст или да наведе цитате из њега.
Раставите сложени задатак на једноставнија упутства
Корисници би требало да разбију сложен систем на модуларне компоненте ради побољшања перформанси. Сложени задаци често имају веће стопе грешака од једноставнијих. Штавише, сложени задаци се могу поновоdefiНеопходан као радни ток једноставнијих задатака, где излази из ранијих задатака конструишу улазе за касније.
Модел захтева време за анализу
ЛЛМ модели су склонији грешкама у закључивању када дају тренутне одговоре. Захтевање „ланца мисли“ пре него што добије одговор може помоћи моделу да смисли свој пут ка поузданијим и тачним одговорима.
Корисници би требало да користе спољне алате
Надокнадите ограничења модела пружањем излаза из других алата. Машина за извршавање кода, као OpenAI'с Цоде Интерпретер, може помоћи у математичким прорачунима и извршавању кода. Ако се задатак може обавити поузданије или ефикасније коришћењем алата, размислите о томе да га ослободите ради бољих резултата.
Тестирајте промене систематски
Побољшање перформанси је могуће квантификовањем. Иако промена промпта може побољшати перформансе у одређеним случајевима, то може довести до смањења укупног учинка. Да би се осигурало да промена позитивно доприноси перформансама, успостављање свеобухватног скупа тестова може бити од суштинског значаја.
Коришћењем Водича Промпт Енгинееринг за GPT-4, корисници могу побољшати ефикасност ЛЛМ-а кроз експлицитне методе и тактике које обезбеђују његов оптимални учинак у различитим сценаријима.
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Алиса, посвећена новинарка у MPost, специјализован за криптовалуте, доказе без знања, инвестиције и експанзивну област Web3. Са оштрим оком за нове трендове и технологије, она пружа свеобухватну покривеност како би информисала и ангажовала читаоце у области дигиталних финансија која се стално развија.
više чланака
Алиса, посвећена новинарка у MPost, специјализован за криптовалуте, доказе без знања, инвестиције и експанзивну област Web3. Са оштрим оком за нове трендове и технологије, она пружа свеобухватну покривеност како би информисала и ангажовала читаоце у области дигиталних финансија која се стално развија.
