OpenAI presenterade nyligen en värdefull guide designad för att hjälpa användare att få ut det mesta av sina interaktioner med ChatGPT. Den här guiden är en viktig resurs för alla som vill få mer exakta och relevanta svar från AI, oavsett deras tekniska bakgrund. Genom att tillämpa strategierna som beskrivs i guiden kan användare avsevärt förbättra kvaliteten på sina konversationer med ChatGPT, oavsett om de använder dess API eller bara chattar informellt. OpenAI förklarar lite mer detaljerat om den nya snabba ingenjörsguiden den skapade för att hjälpa ChatGPT-användare att uppnå bättre resultat.
"Den här guiden delar strategier och taktiker för att få bättre resultat från stora språkmodeller (ibland kallade GPT-modeller) som GPT-4. De metoder som beskrivs här kan ibland kombineras för att uppnå bättre resultat. Vi uppmuntrar dig att experimentera för att hitta de metoder som fungerar bäst för dig.
Några av exemplen som visas här fungerar för närvarande bara med vår högst presterande modell, gpt-4. I allmänhet, om du upptäcker att en modell misslyckas med en uppgift och en bättre presterande modell finns tillgänglig, är det ofta värt att försöka igen med den bättre presterande modellen."
Som du säkert redan vet, om du vill förbättra din interaktion med ChatGPT är det viktigt att börja med tydliga instruktioner. Genom att tillhandahålla detaljerad kontext kan du få svar som bättre passar dina behov. Om du letar efter svar för ett visst scenario, överväg att använda personadoption, vilket innebär att be ChatGPT att ta på sig en specifik persona eller roll för svar som är skräddarsydda för din situation.
För mer komplexa meddelanden är det bra att använda avgränsare för att separera olika delar av din inmatning. Detta tillåter artificiell intelligens att bättre förstå din förfrågan och svara mer effektivt. Om du har att göra med en rad åtgärder, se till att tydligt beskriva stegen. Detta organisatoriska tillvägagångssätt hjälper ChatGPT att strukturera sina svar på ett logiskt sätt.
Ny OpenAI ChatGPT Engineering Guide
Det är också bra att ange vilket format du vill att utdata ska vara och, om nödvändigt, ge exempel. Detta kan vägleda AI i att utveckla sina svar. Om du behöver ett kortfattat svar, var noga med att ange önskad längd för att säkerställa att svaret kommer till saken.
6 tekniska principer för OpenAI ChatGPT-prompten
- Tydliga instruktioner: Uttryck dina behov direkt. För kortfattade svar, be om korthet; För mer avancerat innehåll, be om svar på expertnivå. Ange tydligt vilket format du föredrar. Precisionen i dina instruktioner förbättrar noggrannheten i modellens svar. Annars överlåter du till modellen att gissa vad du menar:
- Ge detaljerade frågor för att få skräddarsydda svar.
- Be modellen att anta en specifik karaktär.
- Använd tydliga markörer för att separera olika delar av din data.
- Definiera de steg som krävs för att slutföra en uppgift.
- Föreslå exempel.
- Ange önskad längd på resultatet.
- Tillhandahåll referenstexter.
- Använd referenstexter: Språkmodeller kan generera felaktig information, särskilt om oklara ämnen eller när du tillfrågas om specifika referenser. Om vi kan tillhandahålla en modell med tillförlitlig information som är relevant för den aktuella frågan, kan vi instruera modellen att använda den tillhandahållna informationen för att sammanställa sitt svar. Att tillhandahålla referensmaterial kan avsevärt minska felaktigheter:
- Låt modellen använda referenstext för svar.
- Begär svar med citat från den angivna texten.
- Dela upp komplexa uppgifter i mindre, mer hanterbara deluppgifter.
- Förenkla komplexa uppgifter: För uppgifter där många oberoende uppsättningar instruktioner behövs för att hantera olika fall, kan det vara bra att först klassificera frågetypen och använda den klassificeringen för att avgöra vilka instruktioner som behövs. För att göra detta kan man definiera fasta kategorier och hårdkoda relevanta instruktioner för bearbetning av uppgifter i en given kategori. Bryt ner komplexa frågor i enklare delar, som modulär programmering. Detta hjälper till att minska fel och omdefiniera uppgiften som en sekvens av enklare steg:
- Tillämpa avsiktsklassificering för att identifiera relevanta instruktioner.
- I långa dialoger, sammanfatta eller filtrera tidigare interaktioner.
- Sammanfatta stora dokument i flera delar och sammanställ sedan en omfattande sammanfattning.
- Genomtänkt bearbetning: Vi får ibland bättre resultat när vi uttryckligen ber modellen att resonera från första principer innan vi kommer fram till en slutsats. Precis som att lösa ett matematiskt problem behöver modeller tid att "tänka". Att uppmuntra ett steg-för-steg-förhållningssätt till resonemang leder till mer exakta svar:
- Be modellen att metodiskt utveckla sitt svar.
- Använd självprat eller en serie frågor för att vägleda modellens resonemang.
- Be modellen att granska och lägga till sina tidigare svar.
- Använd externa verktyg: Använd verktyg för att övervinna modellens begränsningar. Till exempel kan textsökningssystem tala om för modellen vilka dokument som är relevanta, och kodexekveringsmotorer kan hjälpa den med dess beräkningar. En modell kan utnyttja externa informationskällor om de tillhandahålls som input. Detta kan hjälpa modellen att generera mer informerade och uppdaterade svar. Till exempel, om en användare ställer en fråga om en specifik film, kan det vara bra att lägga till högkvalitativ information om filmen (t.ex. skådespelare, regissör, etc.) till modellinmatningen:
- Implementera inbäddningsbaserad sökning för effektiv kunskapsinhämtning.
- Använd kodexekvering för exakta beräkningar eller för att använda externa API:er.
- Förse modellen med specifika funktionella möjligheter.
- Systematisk testning: Det är ibland svårt att veta om en förändring – till exempel en ny instruktion eller en ny design – förbättrar eller försämrar ditt system. För att säkerställa effektiviteten av förbättringar bör de testas noggrant. Förändringar som fungerar bra i enstaka fall kanske inte är lika effektiva totalt sett. En omfattande testsvit hjälper till att validera ändringar:
- Jämför modellresultaten med en uppsättning benchmarksvar.
För exempel på OpenAI:s 6 prompt ingenjörsprinciper för att uppnå bättre resultat från ChatGPT, se den officiella ChatGPT prompt ingenjörsguiden publicerad på OpenAI webbplats.
När det gäller mer avancerade prompttekniker, om du införlivar extern information, är det en bra idé att tillhandahålla referenstext för att informera ChatGPT:s svar. För särskilt komplexa uppgifter, överväg att dela upp dem i mindre, mer hanterbara deluppgifter. Detta förenklar inte bara interaktionen för dig, utan också för AI:n.
Utvecklare som vill förfina svaren kan göra det genom att integrera externa kunskapsbaser eller API:er, vilket kan förbättra AI:s förmåga att hämta information. Att ge ChatGPT tid att bearbeta informationen kan också resultera i mer genomtänkta svar.
Det hjälper till att systematiskt testa olika uppmaningar för att avgöra vilka som är mest effektiva och sedan förfina ditt tillvägagångssätt baserat på vad du lär dig.
OpenAI-guiden åtföljs av praktiska exempel och finns tillgänglig som en nedladdningsbar PDF, vilket gör den tillgänglig och användarvänlig. För dem som vill fördjupa sig djupare i världen av AI och snabb ingenjörskonst, erbjuder Skill Leap AI omfattande kurser. Dessa utbildningsresurser kan avsevärt förbättra din förmåga att interagera med ChatGPT och andra liknande AI-system.
Genom att implementera strategierna i OpenAIs guide kan användare få mer nyanserade svar och en mer tillfredsställande upplevelse när de interagerar med ChatGPT. Dessa tips är värdefulla för både utvecklare och vanliga användare, och hjälper dem att kommunicera mer effektivt med AI och utnyttja den fulla potentialen i detta sofistikerade verktyg.
Läs mer Guide:
- ChatGPT: Rapid Engineering för nybörjare 2024 – Komplett guide
- 5 briljanta tips för att förbättra ChatGPT-svar
- Så här anpassar du kommunikation med ChatGPT: Skräddarsy AI-svar efter specifika behov och preferenser
- Avslöja hemligheterna med ChatGPT
- Hur man får ut det mesta av ChatGPT
- Hur finjusterar man ChatGPT 3.5 Turbos AI-modeller för olika uppgifter?
