Máy biến áp đào tạo trước sáng tạo (GPT) đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ cho nhiều nhiệm vụ. Tuy nhiên, để thực sự khai thác tiềm năng của họ, điều quan trọng là phải hiểu các chiến lược và chiến thuật có thể tối ưu hóa hiệu suất của họ. Hướng dẫn này đi sâu vào các phương pháp hay nhất để tận dụng tối đa GPT, viết lời nhắc ChatGPT tốt nhất và cung cấp thông tin chi tiết về sáu chiến lược chính có thể nâng cao kết quả của bạn.
Cách viết lời nhắc ChatGPT tốt nhất
1. Hướng dẫn rõ ràng
Chiến lược đầu tiên xoay quanh tầm quan trọng của những hướng dẫn rõ ràng. GPT, tuy thông minh nhưng không có khả năng đọc suy nghĩ. Họ hoạt động tốt nhất khi được hướng dẫn rõ ràng và chi tiết. Nếu bạn thấy kết quả đầu ra quá dài, hãy yêu cầu phản hồi ngắn gọn. Nếu bạn muốn viết ở cấp độ chuyên gia, hãy chỉ định nó. Hướng dẫn của bạn càng chính xác thì kết quả bạn có thể mong đợi càng tốt. Một số chiến thuật để cải thiện sự rõ ràng trong hướng dẫn bao gồm:
- Cung cấp các truy vấn chi tiết để có câu trả lời phù hợp hơn.
- Yêu cầu người mẫu chấp nhận một nhân cách cụ thể.
- Sử dụng dấu phân cách để phân biệt các phần khác nhau của đầu vào.
- Vạch ra các bước cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ.
- Cung cấp các ví dụ để hướng dẫn mô hình.
- Chỉ định độ dài mong muốn của đầu ra.
2. văn bản tham khảo
Chiến lược thứ hai liên quan đến việc sử dụng văn bản tham khảo. GPT, trong nỗ lực cung cấp câu trả lời, đôi khi có thể tạo ra các phản hồi hư cấu, đặc biệt là khi xử lý các chủ đề khó hiểu hoặc khi được yêu cầu trích dẫn và URL. Việc cung cấp văn bản tham chiếu có thể giúp mô hình tạo ra phản hồi chính xác hơn và ít bịa đặt hơn. Các chiến thuật về vấn đề này bao gồm hướng dẫn người mẫu trả lời bằng cách sử dụng văn bản tham chiếu hoặc trả lời bằng các trích dẫn từ văn bản tham chiếu.
Sử dụng dấu phân cách để chỉ rõ văn bản tham chiếu của đầu vào
Dấu phân cách như dấu ngoặc kép ba, thẻ XML, tiêu đề phần, vân vân. có thể giúp phân định các phần văn bản để được xử lý khác nhau. Đối với những tác vụ đơn giản như thế này, việc sử dụng dấu phân cách có thể không tạo ra sự khác biệt về chất lượng đầu ra. Tuy nhiên, nhiệm vụ càng phức tạp thì việc phân biệt chi tiết nhiệm vụ càng quan trọng. Giúp GPT dễ dàng hiểu chính xác những gì bạn đang yêu cầu.
Ví dụ về dấu phân cách:
“”” chèn văn bản tham khảo ở đây “””
Trừu tượng: chèn văn bản tham khảo ở đây
3. Chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp
Chiến lược thứ ba là chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn. Giống như trong công nghệ phần mềm, việc phân tách một nhiệm vụ phức tạp thành các thành phần mô-đun có thể mang lại kết quả tốt hơn. Các tác vụ phức tạp có xu hướng có tỷ lệ lỗi cao hơn các tác vụ đơn giản hơn. Bằng cách xác định lại một tác vụ phức tạp dưới dạng quy trình làm việc của các tác vụ đơn giản hơn, bạn có thể cải thiện độ chính xác của kết quả đầu ra. Chiến thuật cho chiến lược này bao gồm sử dụng phân loại mục đích để xác định các hướng dẫn phù hợp nhất cho truy vấn của người dùng, tóm tắt hoặc lọc đoạn hội thoại trước đó cho các cuộc hội thoại dài, tóm tắt từng tài liệu dài và xây dựng một bản tóm tắt đầy đủ theo cách đệ quy.
4. tính toán
Chiến lược thứ tư là cho GPT thời gian để “suy nghĩ”. Cũng giống như con người cần thời gian để tìm ra câu trả lời, GPT có thể hưởng lợi từ cách tiếp cận tương tự. Yêu cầu một chuỗi lý luận trước khi trả lời có thể giúp GPT đưa ra lý do để đưa ra câu trả lời đúng một cách đáng tin cậy hơn. Chiến thuật cho chiến lược này bao gồm hướng dẫn mô hình tìm ra giải pháp của riêng nó trước khi đưa ra kết luận, sử dụng đoạn độc thoại nội tâm hoặc một chuỗi truy vấn để hướng dẫn quá trình lý luận của mô hình và hỏi mô hình xem liệu nó có bỏ sót điều gì trong các lần vượt qua trước đó hay không.
5. công cụ bên ngoài
Chiến lược thứ năm liên quan đến việc sử dụng các công cụ bên ngoài. GPT tuy mạnh mẽ nhưng cũng có những hạn chế. Bằng cách sử dụng kết quả đầu ra của các công cụ khác, bạn có thể bù đắp những điểm yếu này. Ví dụ: hệ thống truy xuất văn bản có thể thông báo cho GPT về các tài liệu liên quan và công cụ thực thi mã có thể giúp GPT thực hiện phép toán và chạy mã. Chiến thuật cho chiến lược này bao gồm sử dụng tìm kiếm dựa trên nội dung nhúng để truy xuất kiến thức hiệu quả và sử dụng thực thi mã để tính toán chính xác hơn hoặc gọi các API bên ngoài.
6. Kiểm tra lời nhắc của bạn
Chiến lược cuối cùng là kiểm tra các thay đổi một cách có hệ thống. Để đảm bảo rằng việc sửa đổi lời nhắc sẽ mang lại hiệu suất tốt hơn, điều quan trọng là phải xác định một bộ thử nghiệm toàn diện. Điều này cho phép bạn đánh giá kết quả đầu ra của mô hình dựa trên các câu trả lời tiêu chuẩn vàng, đảm bảo rằng mọi thay đổi được thực hiện đều có lợi cho hiệu suất.
Tóm lại, mặc dù GPT là công cụ mạnh mẽ nhưng hiệu suất của chúng có thể được nâng cao đáng kể bằng cách tuân theo các chiến lược và chiến thuật này. Bằng cách cung cấp hướng dẫn rõ ràng, sử dụng văn bản tham khảo, chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp, cho mô hình thời gian để suy nghĩ, sử dụng các công cụ bên ngoài và kiểm tra các thay đổi một cách có hệ thống, bạn có thể tối ưu hóa kết quả nhận được từ GPT. Hãy nhớ rằng, chìa khóa thành công nằm ở việc thử nghiệm và tìm ra phương pháp phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của bạn.
Các bài viết khác bạn có thể thấy thú vị về chủ đề ChatGPT:
nguồn : OpenAI
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
