重磅！ OpenAI官方發布了GPT的最佳實踐指示

官方發布了一個GPT提示詞的最佳實踐指南，主要包括六個方面的優化策略，而且每個策略給出了相應的案例

策略1：寫清楚說明

GPT 對您想要什麼的猜測越少，您獲得它的可能性就越大。

例如：如果輸出太簡單，請要求專家級的寫作。

也列舉了一些具體的例子：

• 在您的查詢中包含詳細資訊以獲得更相關的答案
• 要求模特兒採用角色
• 使用定界符清楚地指示輸入的不同部分
• 指定完成任務所需的步驟
• 提供範例
• #指定所需的輸出長度

策略2：提供參考文本

GPT 可以自信地編造假答案，尤其是當被問及深奧的話題或引用和URL 時。就像一張筆記可以幫助學生在考試中取得更好的成績一樣，為 GPT 提供參考文本可以幫助以更少的捏造來回答。

• 指示模型使用參考文本回答
• #指示模型使用參考文本中的引用來回答
  

#策略3：將複雜任務拆分為更簡單的子任務

類比於軟體工程中將複雜系統拆分成模組化組件的做法，將任務分解成提交給GPT 的模組化組件也是有效的方法。

複雜的任務往往比簡單的任務有更高的錯誤率。

此外，複雜的任務通常可以重新定義為更簡單任務的工作流程，其中早期任務的輸出用於建立後續任務的輸入。

• 使用意圖分類來識別與使用者查詢最相關的指令
• #對於需要很長對話的對話應用，總結或過濾先前的對話
• 分段總結長文檔並遞歸構建完整摘要

#策略4：給GPT 時間“思考”

雖然你可能不會立刻知道如何把17乘以28，但經過一些時間你還是能夠計算出來。如果不花時間找答案，GPT容易犯更多的推理錯誤。詢問一系列推理問題可以提高GPT的推理準確性，從而更可靠地得出正確答案。

• 在匆忙下結論之前指示模型製定出自己的解決方案
• #使用內心獨白或一系列查詢來隱藏模型的推理過程
• 詢問模型是否遺漏了先前傳遞的任何內容

#策略5：使用外部工具

透過為GPT 提供其他工具的輸出來彌補它們的弱點。

例如，文字檢索系統可以將相關文件告知 GPT。程式碼執行引擎可以幫助 GPT 進行數學運算和運行程式碼。如果使用工具比 GPT 更可靠或更有效地完成某項任務，就要卸載 GPT，以充分利用兩者的優勢。

使用基於嵌入的搜尋來實現高效的知識檢索

#使用程式碼執行來執行更準確的計算或呼叫外部API

#策略6：系統性地測試變更

如果可以衡量，提高績效會更容易。在某些情況下，對提示的修改會在一些孤立的範例上獲得更好的效能，但會導致在更具代表性的範例集上的整體效能變差。為了確保變更對效能產生正面影響，可能需要定義一個綜合測試套件來進行評估。

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