Berat! OpenAI secara rasmi mengeluarkan arahan amalan terbaik untuk GPT

Secara rasmi mengeluarkan panduan amalan terbaik untuk perkataan gesaan GPT, yang terutamanya merangkumi enam aspek strategi pengoptimuman, dan kes yang sepadan diberikan untuk setiap strategi

Strategi 1: Tulis Penerangan Yang Jelas

GPT Semakin kurang tekaan tentang perkara yang anda mahukan, semakin besar kemungkinan anda memperolehnya.

Contoh: Jika output terlalu mudah, minta penulisan pakar.

Juga menyenaraikan beberapa contoh khusus:

• Sertakan butiran dalam pertanyaan anda untuk mendapatkan jawapan yang lebih berkaitan
• Minta model untuk pakai persona
• Gunakan pembatas untuk menunjukkan bahagian input yang berbeza dengan jelas
• Nyatakan langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan tugasan
• Berikan contoh
• Nyatakan panjang output yang diingini

Strategi 2: Sediakan teks rujukan

GPT dengan yakin boleh mengada-adakan jawapan palsu, terutamanya apabila ditanya tentang topik atau petikan esoterik dan URL. Sama seperti nota boleh membantu pelajar membuat keputusan yang lebih baik dalam peperiksaan, menyediakan teks rujukan untuk GPT boleh membantu menjawab dengan kurang fudging.

• mengarahkan model menjawab menggunakan teks rujukan
• mengarahkan model menjawab menggunakan petikan daripada teks rujukan
  

Strategi 3: Pisahkan tugasan kompleks kepada sub-tugas yang lebih mudah

Analogi dengan kejuruteraan perisian Dalam selaras dengan amalan membahagikan sistem kompleks kepada komponen modular, penguraian tugas kepada komponen modular yang diserahkan kepada GPT juga merupakan kaedah yang berkesan.

Tugas yang rumit cenderung mempunyai kadar ralat yang lebih tinggi daripada tugasan mudah.

Selain itu, tugasan kompleks selalunya boleh ditakrifkan semula sebagai aliran kerja tugasan yang lebih mudah, di mana output tugasan terdahulu digunakan untuk membina input tugasan berikutnya.

• Gunakan klasifikasi niat untuk mengenal pasti arahan yang paling berkaitan dengan pertanyaan pengguna
• Untuk aplikasi perbualan yang memerlukan perbualan yang panjang, ringkaskan atau tapis sebelum Dialog
• Ringkaskan dokumen panjang dalam bahagian dan bina ringkasan penuh secara rekursif

Strategi 4: Beri masa GPT untuk "berfikir"

Walaupun anda mungkin tidak segera mengetahui cara mendarab 17 dengan 28, anda masih akan dapat memikirkannya selepas beberapa ketika. Tanpa meluangkan masa untuk mencari jawapan, GPT cenderung untuk membuat lebih banyak ralat penaakulan. Menanyakan satu siri soalan inferens meningkatkan ketepatan inferens GPT, menghasilkan jawapan yang betul dengan lebih dipercayai.

• Arahkan model untuk mencari penyelesaiannya sendiri sebelum membuat kesimpulan
• Gunakan monolog dalaman atau beberapa siri pertanyaan untuk menyembunyikan alasan model proses
• Tanya model jika ia terlepas apa-apa yang telah diluluskan sebelum ini

Strategi 5: Gunakan alat luaran

Imbangi kelemahan GPT dengan memberikan mereka output alatan lain.

Sebagai contoh, sistem mendapatkan semula teks boleh memaklumkan GPT tentang dokumen yang berkaitan. Enjin pelaksanaan kod membantu GPT melaksanakan operasi matematik dan menjalankan kod. Jika anda menggunakan alat untuk menyelesaikan tugas dengan lebih dipercayai atau lebih cekap daripada GPT, nyahpasang GPT untuk mendapatkan yang terbaik daripada kedua-dua dunia.

Gunakan carian berasaskan benam untuk mendapatkan semula pengetahuan yang cekap

Gunakan pelaksanaan kod untuk melakukan pengiraan yang lebih tepat atau hubungi API luaran

Strategi 6: Uji perubahan secara sistematik

Meningkatkan prestasi lebih mudah jika boleh diukur. Dalam sesetengah kes, pengubahsuaian pada pembayang menghasilkan prestasi yang lebih baik pada beberapa contoh terpencil tetapi membawa kepada prestasi keseluruhan yang lebih teruk pada set contoh yang lebih mewakili. Untuk memastikan bahawa perubahan mempunyai kesan positif ke atas prestasi, mungkin perlu untuk menentukan set ujian yang komprehensif untuk penilaian.

Atas ialah kandungan terperinci Berat! OpenAI secara rasmi mengeluarkan arahan amalan terbaik untuk GPT. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!