Nắm vững 3 mẹo và thủ thuật này và bạn sẽ trở thành chuyên gia GPT sau vài giây!

Tiêu đề gốc: "Bạn đã sử dụng ChatGPT sai cách suốt thời gian qua!" Nắm vững 3 mẹo và thủ thuật này để trở thành chuyên gia GPT ngay lập tức! 》

Tác giả gốc: Normanrockon, MultiSig

Tại sao dự án kịp thời lại quan trọng đến vậy?

Mục tiêu của Dự án Gợi ý là cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ bằng cách cung cấp thông tin đầu vào rõ ràng, ngắn gọn và có cấu trúc tốt cần thiết cho nhiệm vụ hoặc nhiệm vụ cụ thể. nhiệm vụ mà mô hình được sử dụng. Áp dụng để tùy chỉnh. Kỹ thuật nhanh chóng có thể được so sánh với việc sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và ngắn gọn khi giao tiếp với người khác, giúp bên kia dễ dàng hiểu được ý định của bạn hơn và phản hồi thỏa đáng hơn.

Sau đó, chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp thực hành kỹ thuật nhanh chóng nhất do OpenAI cung cấp, chức năng tạo tự động của FusionAI và để GPT thực hiện quá trình tự phản ánh. Chúng tôi cũng sẽ cung cấp thêm một mẹo thực tế, vì vậy hãy chú ý theo dõi!

Các mẹo hay nhất chính thức của OpenAI

1. Sử dụng phiên bản mới nhất mô hình

Để có kết quả tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng mô hình mới nhất, mạnh mẽ nhất. Kể từ tháng 11 năm 2022, lựa chọn tốt nhất để tạo văn bản là mô hình "text-davinci-003" và lựa chọn tốt nhất để tạo mã là mô hình "code-davinci-002". Có thể sử dụng GPT-4 chắc chắn sẽ tốt hơn ChatGPT.

2. Đặt lệnh ở đầu dấu nhắc và tách lệnh khỏi văn bản bằng ### hoặc """

Không tốt:

Tóm tắt văn bản bên dưới thành một danh sách có dấu đầu dòng những nội dung chính.

{Nhập văn bản

Tùy chọn tốt hơn:

Tóm tắt văn bản bên dưới thành danh sách có dấu đầu dòng những nội dung chính.

Văn bản:

"" " {Nhập văn bản} """

3. Hãy cụ thể, chi tiết và mang tính mô tả nhất có thể về ngữ cảnh, kết quả, độ dài, định dạng, văn phong được yêu cầu, v.v. Tình dục

Không hiệu quả lắm:

Viết một bài thơ về OpenAI.

Lựa chọn tốt hơn:

Viết một bài thơ ngắn đầy cảm hứng về OpenAI, tập trung vào việc ra mắt sản phẩm DALL-E (DALL-E là mô hình machine learning chuyển văn bản thành hình ảnh), theo phong cách {Nhà thơ nổi tiếng}.

4. Làm rõ định dạng đầu ra được yêu cầu thông qua các ví dụ (Ví dụ 1, Ví dụ 2)

Kết quả kém:

Trích xuất các thực thể từ văn bản bên dưới. Trích xuất 4 loại thực thể sau: tên công ty, tên người, chủ đề cụ thể và chủ đề.

Văn bản: {text

Tùy chọn tốt hơn:

Trích xuất các thực thể quan trọng từ văn bản bên dưới. Đầu tiên trích xuất tất cả tên công ty, sau đó trích xuất tất cả tên chủ sở hữu, sau đó trích xuất các chủ đề cụ thể liên quan đến nội dung và cuối cùng trích xuất các chủ đề tổng thể.

Định dạng dự kiến:

Tên công ty: <danh sách tên công ty được phân tách bằng dấu phẩy> 

Tên người: -||- 

Chủ đề cụ thể: -||- 

Chủ đề tổng thể: -||-

Văn bản: {text

5. Bắt đầu với phương pháp học không cần thực hiện, sau đó thực hiện phương pháp học vài lần, nếu không có phương pháp nào hiệu quả thì hãy thực hiện tinh chỉnh

Học tập không cần nỗ lực Tìm hiểu

Trích xuất từ khóa từ văn bản bên dưới.

Văn bản: {text

Từ khóa:

Tìm hiểu ít hơn - cung cấp một vài ví dụ

Trích xuất từ khóa từ văn bản bên dưới.

Văn bản 1: Stripe cung cấp API cho các nhà phát triển web để tích hợp xử lý thanh toán vào trang web và ứng dụng di động của họ.

Từ khóa 1: Stripe, xử lý thanh toán, API, nhà phát triển web, trang web, ứng dụng di động

Văn bản 2: OpenAI đã được đào tạo rất giỏi về xử lý và tạo mô hình Ngôn ngữ văn bản. API của chúng tôi cho phép bạn sử dụng các mô hình này để giải quyết hầu hết mọi tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ.

Từ khóa 2: OpenAI, mô hình ngôn ngữ, xử lý văn bản, API.

Văn bản 3: {text} 

Từ khóa 3:

Tinh chỉnh: Vui lòng tham khảo tài liệu tham khảo Hướng dẫn thực hành tốt nhất để tinh chỉnh.

6. Giảm những mô tả mơ hồ và thiếu chính xác

Kết quả kém:

Mô tả sản phẩm này nên ngắn gọn, chỉ vài câu, không quá nhiều.

Lựa chọn tốt hơn:

Mô tả sản phẩm trong một đoạn văn từ 3 đến 5 câu.

7. Bạn không chỉ nên nói những gì không nên làm mà còn phải nói những gì nên làm

Không tốt:

Sau đây là cuộc trò chuyện giữa nhân viên và khách hàng. Đừng yêu cầu tên người dùng hoặc mật khẩu. Đừng lặp lại.

Khách hàng: Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình. Đại lý:

Lựa chọn tốt hơn:

Sau đây là cuộc trò chuyện giữa đại lý và khách hàng. Nhân viên sẽ cố gắng chẩn đoán vấn đề và đề xuất giải pháp đồng thời tránh hỏi bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Đừng hỏi tên người dùng hoặc mật khẩu, thay vào đó hãy hướng người dùng đến bài viết trợ giúp www.samplewebsite.com/help/faq

Khách hàng: Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình. Tác nhân:

8. Tạo mã - sử dụng "từ hướng dẫn" để hướng dẫn mô hình tạo ra các mẫu cụ thể

Không tốt:

Viết một hàm Python đơn giản 

1. Hỏi tôi một số theo đơn vị dặm 

2. Chuyển đổi dặm sang km

Trong ví dụ mã sau đây, hãy thêm "import" để cho biết rằng mô hình nên bắt đầu viết bằng ngôn ngữ Python. (Tương tự, "SELECT" là một gợi ý hay khi bắt đầu câu lệnh SQL.)

Tùy chọn tốt hơn:

Viết một Python đơn giản Chức năng 

1. Hỏi tôi một số theo dặm 

2. Chuyển đổi dặm sang km

nhập

FusionAI, tự động tạo ra các mẹo tốt hơn

FusionAI là một phần mềm AI có thể tự động tạo ra các mẹo phù hợp hơn với GPT và tạo ra các bài viết tương ứng. Tôi khuyên những người mới sử dụng nó như một hướng dẫn để tìm hiểu kỹ thuật mẹo. .

Ví dụ: khi tôi đưa ra lời nhắc: "Tôi muốn có một blog về lời nhắc kỹ thuật" FusionAI sẽ sửa lời nhắc thành

Có thể thấy lời nhắc được tạo ra theo cách này được so sánh với mục 3 và 6 đã đề cập Các kỹ thuật xác định độ dài đầu vào và yêu cầu trở nên chính xác hơn, cho phép AI tập trung vào việc gợi ý những lợi ích cũng như thách thức của kỹ thuật và đưa ra các ví dụ phù hợp.

Hãy để chúng tôi thách thức FusionAI bằng dữ liệu đầu vào của Trung Quốc. Đưa ra lời nhắc: "Hãy cho tôi một blog về kỹ thuật nhanh chóng." Lời nhắc sửa đổi của FusionAI là:

Có thể thấy lời nhắc này mang tính thiên vị nghiêm trọng, ngôn từ không truyền tải được ý nghĩa ý nghĩa và không thể sử dụng. Điều này thực tế nhắc nhở chúng ta rằng sẽ có sự mất mát thông tin khi ngôn ngữ và hướng dẫn được dịch, càng dịch nhiều lần thì sự khác biệt về thông tin sẽ càng lớn cho đến khi không thể phân biệt được. Vì vậy, chúng ta nên cố gắng hết sức để tiếp cận và sử dụng những thông tin trực tiếp, điều này cũng áp dụng cho AI.

Chúng tôi khuyên bạn không nên sử dụng nhiều mẫu hoặc công cụ khác nhau như FusionAI để tạo nội dung vì độ nhiễu quá cao. Tất nhiên, bạn có thể tham khảo để học khi chưa hiểu đề bài, điều này không sao cả.

GPT, bạn phải học cách tự suy ngẫm

Trong blog mới nhất của Eric In Jang "LLM có thể phê bình và lặp lại kết quả đầu ra của chính họ không?", anh ấy đã đề cập rằng LLM có thể tự sửa mà không cần bất kỳ phản hồi cơ bản nào và cố gắng sử dụng sự tự phản ánh đó như một loại Kỹ năng kỹ thuật nhanh chóng. (Lưu ý rằng hiện chỉ GPT-4 mới có tính năng này)

Bạn có thể tưởng tượng tình huống này như thể ai đó đã gửi cho bạn một tin nhắn văn bản, sau đó nhanh chóng "Hủy gửi" và gửi tin nhắn văn bản mới.

Hãy lấy một ví dụ, khi chúng tôi yêu cầu GPT-4 viết một bài thơ không có vần: "bạn có thể viết một bài thơ không vần không? bài thơ không vần? Hãy suy nghĩ kỹ về bài tập”, đáp án GPT-4 đưa ra là:

Rõ ràng bài thơ được trích vần có vần, không đáp ứng được yêu cầu của chúng tôi. Sau đó chúng tôi hướng dẫn thêm để GPT-4 thực hiện tự suy ngẫm: “Bài thơ có làm tròn nhiệm vụ không?”, thì GPT-4 sẽ trả lời:

Có thể thấy bài thơ do GPT-4 tạo ra lần này không có vần, GPT-4 hoàn thiện nó dự án thúc đẩy riêng mà không có bất kỳ phản hồi bổ sung. Tác giả nghi ngờ điều này có thể liên quan đến việc học không giám sát của LLM, nhưng tại sao GPT-4 có chức năng này còn GPT-3.5 thì không thì chưa rõ.

Tất nhiên, khả năng này cũng có hạn chế. Nếu muốn, bạn có thể yêu cầu GPT-4 lấy hai số ngẫu nhiên có năm chữ số và tìm tích của chúng. Tiếp theo, bạn sẽ thấy rằng dù bạn có yêu cầu GPT-4 phản ánh bao nhiêu đi nữa thì nó cũng không thể đưa ra câu trả lời chính xác. GPT-4 cứ phun ra những điều vô nghĩa lịch sự. Đối với những độc giả muốn nghiên cứu chuyên sâu, bạn có thể đọc blog của Eric và bài báo in sẵn mới nhất "Reflection" từ liên kết ở cuối bài viết

Thêm một bài nữa điều

Những độc giả cuồng nhiệt có thể đã phát hiện ra rằng các tác giả thường chọn tiếng Anh làm ngôn ngữ gợi ý khi sử dụng LLM. Điều này là do là một mô hình được đào tạo trước, hiệu suất tuyệt vời của nó có liên quan đến tập dữ liệu trong quá trình đào tạo trước, nói chung, càng nhiều dữ liệu thì nó càng được đào tạo tốt hơn. Là ngôn ngữ số một thế giới, lượng dữ liệu bằng tiếng Anh vượt xa tiếng Trung. Vì vậy, trừ khi bạn cần xuất ra những bài viết liên quan nhiều đến bối cảnh Trung Quốc, tôi khuyên bạn nên sử dụng tiếng Anh làm ngôn ngữ gợi ý.

Tóm tắt

Trong Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu ba phương pháp thúc đẩy dự án. Chúng là dự án được nhắc trước do OpenAI đề xuất, được AI tạo tự động và dự án được nhắc trước dựa trên phản ánh. Chúng tôi cũng khuyên những người không nói tiếng Anh bản xứ nên cố gắng sử dụng tiếng Anh làm ngôn ngữ để tương tác với LLM.

Tài liệu tham khảo:

https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices - for-prompt-engineering-with-openai-api

https://docs.google.com/document/d/1h-GTjNDDKPKU_Rsd0t1lXCAnHltaXTAzQ8K2HRhQf9U/edit#

https://fusion.tiiny.site/home.html

https://evjang.com/2023/03/26/self-reflection.html

https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia