OpenAI 推出包含六种优化策略的快速工程指南 GPT-4 性能
简单来说
OpenAI 发布了其快速工程指南 GPT-4，提供有关提高法学硕士效率的方法的详细见解。
人工智能研究机构 OpenAI，发布了其提示工程指南 GPT-4。该指南提供了有关优化语言模型 (LLM) 效率的详细见解。
该指南概述了可以组合起来以提高效率的策略和战术，并包括示例提示，提供了六种关键策略来帮助用户最大限度地提高模型的效率。
清除说明
LLM 模型缺乏直觉。如果输出过于广泛或过于简单，用户应要求简短或专家级的答复。用户的指令越明确，获得期望结果的可能性就越大。
提供参考文本
语言模型可能会生成不准确的响应，尤其是在晦涩的主题或要求引用和 URL 时。与笔记如何帮助学生类似，提供参考文本可以提高模型的准确性。用户可以指示模型使用参考文本进行回答或提供参考文本的引用。
将复杂的任务分解为更简单的指令
用户应该将复杂的系统分解为模块化组件以提高性能。复杂的任务通常比简单的任务具有更高的错误率。此外，复杂的任务可以重新defi被定义为更简单任务的工作流程，其中早期任务的输出为后续任务构建输入。
该模型需要时间进行分析
LLM 模型在提供即时响应时更容易出现推理错误。在收到答案之前请求“思路链”可以帮助模型推理出更可靠、更准确的响应。
用户应该使用外部工具
通过提供其他工具的输出来抵消模型的局限性。代码执行引擎，例如 OpenAI的代码解释器，可以协助数学计算和代码执行。如果使用工具可以更可靠或更高效地完成任务，请考虑卸载它以获得更好的结果。
系统地测试变更
通过量化可以提高性能。虽然更改提示可能会提高特定情况下的性能，但可能会导致整体性能下降。为了确保变更对性能产生积极贡献，建立全面的测试套件可能至关重要。
通过利用快速工程指南 GPT-4，用户可以通过明确的方法和策略来提高LLM的效率，确保其在不同场景下的最佳性能。
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关于作者
Alisa，一名热心记者 MPost，专注于加密货币、零知识证明、投资以及广泛的领域 Web3。她对新兴趋势和技术有着敏锐的洞察力，提供全面的报道，让读者了解和吸引读者了解不断发展的数字金融领域。
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