OpenAI Розкриває швидкий інженерний посібник із шістьма стратегіями оптимізації GPT-4 продуктивність
Коротко
OpenAI випустила посібник з швидкого проектування для GPT-4, надаючи детальну інформацію про способи підвищення ефективності LLM.
Організація дослідження штучного інтелекту OpenAI, випустила свій посібник з швидкого проектування для GPT-4. Посібник пропонує детальну інформацію про оптимізацію ефективності мовних моделей (LLM).
Посібник описує стратегії та тактики, які можна комбінувати для більшої ефективності, і містить приклади підказок, пропонуючи шість ключових стратегій, які допоможуть користувачам максимізувати ефективність моделі.
Чіткі інструкції
Моделям LLM бракує інтуїції. Якщо результати надто обширні або спрощені, користувачі повинні вимагати коротких відповідей або відповідей експертного рівня. Чим чіткіші інструкції користувача, тим більша ймовірність отримати бажаний результат.
Надайте довідкові тексти
Мовні моделі можуть генерувати неточні відповіді, особливо на незрозумілі теми або коли запитують цитати та URL-адреси. Подібно до того, як нотатки допомагають студенту, надання довідкового тексту може підвищити точність моделі. Користувачі можуть дати вказівку моделі відповісти, використовуючи довідковий текст або надати цитати з нього.
Розбийте складне завдання на простіші інструкції
Користувачі повинні розбити складну систему на модульні компоненти для покращення продуктивності. Складні завдання часто мають більший рівень помилок, ніж простіші. Більше того, складні завдання можуть бути повторнимиdefined як робочі процеси простіших завдань, де результати попередніх завдань створюють вхідні дані для наступних.
Модель потребує часу для аналізу
Моделі LLM більш схильні до помилок міркування, коли надають негайні відповіді. Запит на «ланцюг думок» перед отриманням відповіді може допомогти моделі обґрунтувати свій шлях до більш надійних і точних відповідей.
Користувачі повинні використовувати зовнішні інструменти
Компенсуйте обмеження моделі, надаючи результати з інших інструментів. Механізм виконання коду, наприклад OpenAI’s Code Interpreter, може допомогти в математичних обчисленнях і виконанні коду. Якщо завдання можна виконати надійніше чи ефективніше за допомогою інструменту, подумайте про те, щоб розвантажити його для кращих результатів.
Тестуйте зміни систематично
Підвищення ефективності можливо шляхом її кількісного визначення. Хоча зміна підказки може покращити продуктивність у певних випадках, це може призвести до зниження загальної продуктивності. Щоб переконатися, що зміна позитивно впливає на продуктивність, створення комплексного набору тестів може бути важливим.
Скориставшись посібником Prompt Engineering for GPT-4, користувачі можуть підвищити ефективність LLM за допомогою чітких методів і тактик, що забезпечують оптимальну продуктивність у різноманітних сценаріях.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
