OpenAI Nagpapakita ng Maagap na Gabay sa Engineering na May Anim na Istratehiya para sa Pag-optimize GPT-4 pagganap
Sa madaling sabi
OpenAI inilabas ang gabay nito sa Prompt Engineering para sa GPT-4, na nagbibigay ng mga detalyadong insight sa mga paraan upang mapahusay ang kahusayan ng mga LLM.
Ang organisasyong pananaliksik ng artificial intelligence OpenAI, inilabas ang Prompt Engineering guide nito para sa GPT-4. Nag-aalok ang gabay ng mga detalyadong insight sa pag-optimize ng kahusayan ng Language Models (LLMs).
Binabalangkas ng gabay ang mga diskarte at taktika na maaaring pagsamahin para sa higit na pagiging epektibo at may kasamang mga halimbawang prompt, na nag-aalok ng anim na pangunahing diskarte upang matulungan ang mga user na i-maximize ang kahusayan ng modelo.
Malinaw na Mga Tagubilin
Ang mga modelo ng LLM ay kulang sa intuwisyon. Kung ang mga output ay masyadong malawak o simple, ang mga user ay dapat humiling ng maikli o antas ng ekspertong mga tugon. Kung mas tahasang mga tagubilin ng gumagamit, mas malaki ang posibilidad na makuha ang ninanais na resulta.
Magbigay ng Mga Tekstong Sanggunian
Ang mga modelo ng wika ay maaaring makabuo ng mga hindi tumpak na tugon, lalo na sa mga hindi malinaw na paksa o kapag hiningi ng mga pagsipi at URL. Katulad ng kung paano nakakatulong ang mga tala sa isang mag-aaral, ang pagbibigay ng reference na text ay maaaring mapahusay ang katumpakan ng modelo. Maaaring turuan ng mga user ang modelo na sumagot gamit ang reference na text o magbigay ng mga pagsipi mula dito.
Hatiin ang Masalimuot na Gawain sa Mas Simpleng Mga Tagubilin
Dapat hatiin ng mga user ang isang kumplikadong sistema sa mga modular na bahagi para sa pinahusay na pagganap. Ang mga kumplikadong gawain ay kadalasang may mas mataas na rate ng error kaysa sa mas simple. Bukod dito, ang mga kumplikadong gawain ay maaaring mulingdefined bilang mga daloy ng trabaho ng mas simpleng mga gawain, kung saan ang mga output mula sa mga naunang gawain ay bumubuo ng mga input para sa mga susunod na gawain.
Ang Modelo ay Nangangailangan ng Oras para sa Pagsusuri
Ang mga modelo ng LLM ay mas madaling kapitan ng mga error sa pangangatwiran kapag nagbibigay ng mga agarang tugon. Ang paghiling ng isang "chain of thought" bago makatanggap ng sagot ay makakatulong sa modelo na mangatuwiran sa daan patungo sa mas maaasahan at tumpak na mga tugon.
Dapat Gumamit ang Mga Gumagamit ng Mga Panlabas na Tool
I-offset ang mga limitasyon ng modelo sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga output mula sa iba pang mga tool. Isang code execution engine, tulad ng OpenAIAng Code Interpreter, ay maaaring tumulong sa mga kalkulasyon ng matematika at pagpapatupad ng code. Kung ang isang gawain ay maaaring gawin nang mas maaasahan o mahusay gamit ang isang tool, isaalang-alang ang pag-offload nito para sa mas mahusay na mga resulta.
Sistematikong Nagbabago ang Pagsubok
Ang pagpapahusay ng pagganap ay posible sa pamamagitan ng pagsukat nito. Bagama't ang pagpapalit ng prompt ay maaaring mapabuti ang pagganap sa mga partikular na pagkakataon, maaari itong humantong sa pagbaba ng pangkalahatang pagganap. Upang matiyak na ang isang pagbabago ay positibong nag-aambag sa pagganap, ang pagtatatag ng isang komprehensibong test suite ay maaaring maging mahalaga.
Sa pamamagitan ng paggamit ng Prompt Engineering na gabay para sa GPT-4, mapapahusay ng mga user ang kahusayan ng mga LLM sa pamamagitan ng mga tahasang pamamaraan at taktika na tinitiyak ang pinakamainam nitong pagganap sa magkakaibang mga sitwasyon.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, dalubhasa sa cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investments, at ang malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
Mas marami pang artikulo
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, dalubhasa sa cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investments, at ang malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
