Openaiのプロンプトガイドからの6つの洞察

Openaiの高度な推論モデルであるO1およびO3-MINIは、高度な迅速な処理と応答生成技術を採用することにより、ベースGPT-4（GPT-4O）の機能を超えています。 これらのモデルは、人間のような分析的思考をエミュレートし、複雑な問題により多くの処理時間を捧げます。 潜在能力を最大化するために、効果的な迅速なクラフトを理解することが最重要です。この記事は、Openaiのプロンプトガイドからの重要な洞察をまとめたものです

目次

推論モデルの理解

• 長い会話と記憶の制限をナビゲートします
• Openaiのプロンプトガイドからの6つの重要な洞察：
• シンプルさの優先順位
  • 過度に詳細な指示を避けてください
  • クラリティのためにデリミターをレバレッジ
  • ゼロショットプロンプト
  から始めます
  • マインドフルプロンプトエンジニアリングを使用してください
  • モデルのカスタマイズを利用
  結論

推論モデルを理解する

OpenaiのO1およびO3-MINIは、数学、科学、コーディングなどの分野で優れている推論能力を高めるための補強材を活用します。標準のGPTモデルとは異なり、これらのモデルは、回答を提供する前に思慮深い分析に追加の処理時間を専用し、複雑なタスクのより正確で徹底的なソリューションをもたらします。

長い会話と記憶の制限の管理

これらのモデルには、有限数のページがあるノートブックに似たメモリ容量が限られている（128,000トークン）。

初期相互作用：モデルは質問（入力）を受け取り、処理し、回答（出力）を提供します。

後続の相互作用：
• モデルは以前の質問と回答を保持して、その後の回答を通知します。 拡張会話：
会話が長くなると、メモリの制限のために古い情報が破棄される可能性があり、潜在的に切り捨てられた出力につながる可能性があります。
• なぜメモリ制限が重要なのか：
長い会話は、ユーザーが事前の情報のモデルを積極的に思い出させない限り、重要な詳細を失うリスクがあります。
• Openaiのプロンプトガイドからの6つの重要な洞察

Openaiのガイダンスは、結果を強化するために最適化されたプロンプトエンジニアリングを強調しています

1。シンプルさの優先順位付け：明確で簡潔なプロンプトが重要です。 複雑または曖昧な指示により、モデルのパフォーマンスが妨げられます

"O1の推論能力...他のモデルと比較して、密な信用契約の複雑なプロンプトの52％でより強い結果が得られました。

適切なプロンプト：✅ "ローマ帝国の衰退の3つの主要な原因は何ですか？"

貧しいプロンプト：❌ "ローマ帝国のfall落に貢献している経済的、社会的、政治的、軍事的要因を徹底的に詳細に説明してください。

2。過度に詳細な指示を避けてください：

モデルに「段階的に考えてください」と指示するか、その推論を明示的に説明しないでください。 これは多くの場合、パフォーマンスを妨げます。

適切なプロンプト：

✅ "x²3x - 5？" の誘導体は何ですか？>

貧弱なプロンプト：

❌ "x²3x - 5の導関数を計算し、初心者に説明するかのように各ステップを示します。 3。透明度のためにデリミターを活用してください：デリミター（引用符、括弧）を使用して入力を構成し、曖昧さを減らし、解釈を改善します。

適切なプロンプト： 「クイックブラウンフォックスが怠zyな犬を飛び越える」という文を分析します。主題と動詞を特定します。 "

貧弱なプロンプト：❌ "この文を分析します：クイックブラウンフォックスが怠zyな犬を飛び越えます。主題と動詞を特定して、それらの文法機能を説明します。

4。ゼロショットプロンプトから始めてください：ゼロショットプロンプトから始めます（例なし）。 推論モデルは、多くの場合、最初はうまく機能します。 必要に応じて、後で例を追加します（少数のショットプロンプト） 良いプロンプト：✅

"翻訳「私は学ぶのが大好き」をフランス語に翻訳します

貧弱なプロンプト：

5。マインドフルプロンプトエンジニアリングを採用してください：いくつかの手法（たとえば、ステップバイステップの指示）は、推論モデルに利益をもたらさない場合があります。 モデルの動作に基づいて戦略を調整します 適切なプロンプト：

✅

"solve：12x 5 = 41" 貧弱なプロンプト：

❌

"12x 5 = 41を解き、各ステップと説明を示しています。 6。モデルのカスタマイズを活用：

さまざまなプロンプトアプローチで実験して、特定のニーズに最適なものを見つけます。

この画像は、寸法、注釈、および記号を持つ構造コンポーネントを詳述する基礎計画を示しています。 重要な要素には、クロールスペース領域、コンクリート桟橋、木製のポスト、グラムビーム、根太が含まれます。 略語と材料テーブルが含まれています。

適切なプロンプト：✅ "3つの箇条書きでの2023 IPCC Climate Reportの重要な調査結果を要約します。 貧弱なプロンプト：

❌

"2023年のIPCC気候報告書の包括的な概要を提供し、政策立案者にとってその重要性と意味を説明します。 結論

これらのガイドラインを順守することにより、ユーザーはOpenAIの推論モデルを効果的に利用して、複雑な問題を解決し、正確で十分に構築されたソリューションを取得できます。 迅速なエンジニアリングニュアンスを理解することは、多様なアプリケーション全体でO1とO3-MINIの潜在能力を完全にロック解除するための鍵です。

参考文献：

Openai Best Practices

• Openai Reasoning Models Guide

以上がOpenaiのプロンプトガイドからの6つの洞察の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。