OpenAI Optimallashtirish uchun oltita strategiya bilan tezkor muhandislik qo'llanmasini taqdim etadi GPT-4 bajarish
Qisqacha
OpenAI uchun tezkor muhandislik qo'llanmasini chiqardi GPT-4, LLMlar samaradorligini oshirish usullari haqida batafsil ma'lumot berish.
Sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqot tashkiloti OpenAI, uchun tezkor muhandislik qo'llanmasini chiqardi GPT-4. Qo'llanma Til Modellari (LLM) samaradorligini optimallashtirish bo'yicha batafsil ma'lumotlarni taqdim etadi.
Qo'llanmada yanada samaraliroq bo'lishi uchun birlashtirilishi mumkin bo'lgan strategiya va taktikalar bayon etilgan va foydalanuvchilarga model samaradorligini maksimal darajada oshirishga yordam beradigan oltita asosiy strategiyani taklif etuvchi misol ko'rsatmalarini o'z ichiga oladi.
Aniq ko'rsatmalar
LLM modellarida sezgi yo'q. Agar natijalar juda keng yoki sodda bo'lsa, foydalanuvchilar qisqa yoki ekspert darajasidagi javoblarni so'rashlari kerak. Foydalanuvchining ko'rsatmalari qanchalik aniq bo'lsa, kerakli natijaga erishish ehtimoli shunchalik yuqori bo'ladi.
Malumot matnlarini taqdim eting
Til modellari, ayniqsa, noaniq mavzularda yoki iqtiboslar va URL manzillar so'ralganda, noto'g'ri javoblarni keltirib chiqarishi mumkin. Eslatmalar talabaga qanday yordam berishi kabi, mos yozuvlar matnini taqdim etish modelning aniqligini oshirishi mumkin. Foydalanuvchilar modelga mos yozuvlar matni yordamida javob berishni yoki undan iqtibos keltirishni ko'rsatishi mumkin.
Murakkab vazifani oddiyroq ko'rsatmalarga bo'ling
Ishlashni yaxshilash uchun foydalanuvchilar murakkab tizimni modulli komponentlarga bo'lishlari kerak. Murakkab vazifalar ko'pincha oddiylarga qaraganda yuqori xatoliklarga ega. Bundan tashqari, murakkab vazifalar qayta bo'lishi mumkindefioddiyroq vazifalarning ish oqimlari sifatida taqdim etiladi, bunda oldingi vazifalarning natijalari keyingilari uchun kirishlarni yaratadi.
Model tahlil qilish uchun vaqt talab qiladi
LLM modellari zudlik bilan javob berishda fikrlash xatolariga ko'proq moyil bo'ladi. Javob olishdan oldin "fikr zanjiri"ni so'rash, modelga ishonchli va aniq javoblar sari yo'l tutishga yordam beradi.
Foydalanuvchilar tashqi vositalardan foydalanishlari kerak
Boshqa vositalardan olingan natijalarni taqdim etish orqali model cheklovlarini bartaraf qiling. Kodni bajarish mexanizmi, masalan OpenAIKod tarjimoni matematik hisob-kitoblar va kodni bajarishda yordam berishi mumkin. Agar vazifani asbob yordamida ishonchliroq yoki samaraliroq bajarish mumkin bo'lsa, yaxshi natijalarga erishish uchun uni tushirishni o'ylab ko'ring.
Sinov o'zgarishlari tizimli ravishda
Samaradorlikni oshirish uni miqdoriy baholash orqali mumkin. So'rovni o'zgartirish muayyan holatlarda ishlashni yaxshilashi mumkin bo'lsa-da, bu umumiy samaradorlikni pasayishiga olib kelishi mumkin. O'zgarishlar ishlashga ijobiy hissa qo'shishini ta'minlash uchun keng qamrovli test to'plamini yaratish muhim bo'lishi mumkin.
Prompt Engineering qo'llanmasidan foydalanish orqali GPT-4, foydalanuvchilar turli stsenariylarda uning optimal ishlashini ta'minlaydigan aniq usullar va taktikalar orqali LLM samaradorligini oshirishlari mumkin.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kriptovalyuta, nol bilim dalillari, investitsiyalar va keng qamrovli sohaga ixtisoslashgan. Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
Boshqa maqolalar
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kriptovalyuta, nol bilim dalillari, investitsiyalar va keng qamrovli sohaga ixtisoslashgan. Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
