重磅!OpenAI官方发布了GPT的最佳实践指示
科技周边小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《重磅!OpenAI官方发布了GPT的最佳实践指示》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
官方发布了一个GPT提示词的最佳实践指南,主要包括六个方面的优化策略,而且每个策略给出了相应的案例
策略1:写清楚说明
GPT 对您想要什么的猜测越少,您获得它的可能性就越大。
比如:如果输出太简单,请要求专家级的写作。
还列举了一些具体的例子:
- 在您的查询中包含详细信息以获得更相关的答案
- 要求模特采用角色
- 使用定界符清楚地指示输入的不同部分
- 指定完成任务所需的步骤
- 提供例子
- 指定所需的输出长度
策略2:提供参考文本
GPT 可以自信地编造假答案,尤其是当被问及深奥的话题或引用和 URL 时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中取得更好的成绩一样,为 GPT 提供参考文本可以帮助以更少的捏造来回答。
- 指示模型使用参考文本回答
- 指示模型使用参考文本中的引用来回答
策略3:将复杂任务拆分为更简单的子任务
就像在软件工程中将复杂系统分解成一组模块化组件一样,将任务提交给GPT也是一个不错的做法。
复杂的任务往往比简单的任务有更高的错误率。
此外,复杂的任务通常可以重新定义为更简单任务的工作流,其中早期任务的输出用于构建后续任务的输入。
- 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令
- 对于需要很长对话的对话应用,总结或过滤之前的对话
- 分段总结长文档并递归构建完整摘要
策略4:给 GPT 时间“思考”
即使您不立刻知道如何计算17乘以28,随着时间的推移仍然可以进行计算。GPT在尝试迅速回答问题而不是耗费时间寻找答案时,会产生更多的推理错误。在回答之前询问一系列推理可以帮助 GPT 更可靠地推理出正确答案。
- 在匆忙下结论之前指示模型制定出自己的解决方案
- 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程
- 询问模型是否遗漏了之前传递的任何内容
策略5:使用外部工具
通过为 GPT 提供其他工具的输出来弥补它们的弱点。
例如,文本检索系统可以将相关文档告知 GPT。代码执行引擎可以帮助 GPT 进行数学运算和运行代码。如果使用工具能够更可靠或更有效地完成一项任务,那么可以卸载 GPT 并充分利用工具的优势。
使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索
使用代码执行来执行更准确的计算或调用外部 API
策略6:系统地测试更改
如果可以衡量,提高绩效会更容易。在某些情况下,对提示的修改会在一些孤立的示例上获得更好的性能,但会导致在更具代表性的示例集上的整体性能变差。为了确保更改对性能带来正面影响,可能需要定义一个全面的测试套件(也称为“评估”)。
到这里,我们也就讲完了《重磅!OpenAI官方发布了GPT的最佳实践指示》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于代码,GPT的知识点!

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