GPT-4最全攻略来袭,OpenAI官方发布,六个月攒下来的使用经验都在
来源:IT之家 发布时间:2023-06-14 13:12 作者:IT之家 阅读量:7953
GPT-4 官方使用指南炸裂登场啦!
你没听错,这次不需要自己做笔记了,OpenAI 亲自帮你整理了一份。
据说汇聚了大伙儿 6 个月的使用经验,你、我、他的提示诀窍都融汇其中。
虽然总结下来只有六大策略,但该有的细节可绝不含糊。
不仅普通 GPT-4 用户可以在这份秘籍中 get 提示技巧,或许应用开发者也可以找到些许灵感。
网友们纷纷评论,给出了自己的“读后感”:
好有意思啊!总结来说,这些技巧的核心思想主要有两点。一是我们得写得更具体一些,给一些细节的提示。其次,对于那些复杂的任务,我们可以把它们拆分成一些小的提示来完成。
OpenAI 表示,这份攻略目前仅针对 GPT-4。
赶紧瞧瞧,这份秘籍里究竟都有啥好东西。
6 大干货技巧全在这策略一:写清楚指令
要知道,模型可不会“读心术”,所以你得把你的要求明明白白地写出来。
当模型输出变得太啰嗦时,你可以要求它回答简洁明了。相反地,如果输出太过简单,你可以毫不客气地要求它用专业水平来写。
如果你对 GPT 输出的格式不满意,那就先给它展示你期望的格式,并要求它以同样的方式输出。
总之,尽量别让 GPT 模型自己去猜你的意图,这样你得到的结果就更可能符合你的预期了。
实用技巧:
1、有细节才能得到更相关的答案
为了使输出和输入具有强相关性,一切重要的细节信息,都可以喂给模型。
比如你想让 GPT-4:总结会议记录
就可以尽可能在表述中增加细节:
将会议记录总结成一段文字。然后编写一个 Markdown 列表,列出与会人员及其主要观点。最后,如果与会人员有关于下一步行动的建议,请列出来。
2、要求模型扮演特定角色
通过改变系统消息,GPT-4 会更容易扮演特定的角色,比在对话中提出要求的重视程度更高。
如规定它要回复一个文件,这份文件中的每个段落都要有好玩的评论:
3、用分隔符清晰标示输入的不同部分
用 """三重引号"""、lt;XML 标记gt;、节标题等分隔符标记出文本的不同部分,可以更便于模型进行不同的处理。在复杂的任务中,这种标记细节就显得格外重要。
4、明确指定完成任务所需的步骤
有些任务按步骤进行效果更佳。因此,最好明确指定一系列步骤,这样模型就能更轻松地遵循这些步骤,并输出理想结果。比如在系统消息中设定按怎样的步骤进行回答。
5、提供示例
如果你想让模型输出按照一种不是能够很好描述出来的特定样式,那你就可以提供示例。如提供示例后,只需要告诉它“教我耐心”,它就会按照示例的风格,将其描述得生动形象。
6、指定所需输出长度
你还可以要求模型具体生成多少个单词、句子、段落、项目符号等。但是,在要求模型生成特定数量的单词 / 字的时候,它有可能不会那么精准。
策略二:提供参考文本
当涉及到深奥的话题、引用和 URL 等内容时,GPT 模型可能会一本正经地胡说八道。
为 GPT-4 提供可以参考的文本,能够减少虚构性回答的出现,使回答的内容更加可靠。
实用技巧:
1、让模型参照参考资料进行回答
如果我们能够向模型提供一些和问题有关的可信信息,就可以指示它用提供的信息来组织回答。
2、让模型引用参考资料进行回答
如果在上面的对话输入中已经补充了相关信息,那么我们还可以直接要求模型在回答中引用所提供的信息。
这里要注意的是,可以通过编程,对让模型对输出中引用的部分进行验证注释。
策略三:拆分复杂任务
相比之下,GPT-4 在应对复杂任务时出错率更高。
然而,我们可以采取一种巧妙的策略,将这些复杂任务重新拆解成一系列简单任务的工作流程。
这样一来,前面任务的输出就可以被用于构建后续任务的输入。
就像在软件工程中将一个复杂系统分解为一组模块化组件一样,将任务分解成多个模块,也可以让模型的表现更好。
实用技巧:
1、进行意图分类
对于需要处理不同情况的大量具有独立性的任务,可以先对这些任务进行分类。
然后,根据分类来确定所需的指令。
比如,对于客户服务应用程序,可以进行查询分类。
当用户提出:
我需要让我的互联网重新恢复正常。
根据用户查询的分类,可以锁定用户的具体诉求了,就可以向 GPT-4 提供一组更具体的指令,来进行下一步操作。
例如,假设用户需要在“故障排除”方面寻求帮助。
就可以设定下一步的方案:
要求用户检查路由器的所有电缆是否已连接……
2、对先前对话进行概括或筛选
由于 GPT-4 的对话窗口是有限制的,上下文不能太长,不能在一个对话窗口中无限进行下去。
但也不是没有解决办法。
方法之一是对先前的对话进行概括。一旦输入的文本长度达到预定的阈值,就可以触发一个查询,概括对话的一部分,被概括出来的这部分内容可以变成系统消息的一部分。
此外,可以在对话过程中就在后台对前面的对话进行概括。
另一种方法是检索先前的对话,使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索。
3、逐段概括长文档,并递归构建完整概述
还是文本过长的问题。
比如你要让 GPT-4 概括一本书,就可以使用一系列查询来概括这本书的每个部分。
然后将部分概述连接起来进行总结,汇成一个总的答案。
这个过程可以递归进行,直到整本书被概括。
但是有些部分可能要借前面部分的信息才能理解后续部分,这里有一个技巧:
在概括当前内容时,将文本中当前内容之前的内容概述一起总结进来,进行概括。
简单来说,用前面部分的“摘要”+ 当前部分,然后进行概括。
OpenAI 之前还使用基于 GPT-3 训练的模型,对概括书籍的效果进行了研究。
策略四:给 GPT 时间“思考”
如果让你计算 17 乘 28,你可能不会立刻知道答案,但是可以通过一些时间计算出来。
同样的道理,当 GPT-4 接收到问题时,它并不会花时间仔细思考,而是试图立刻给出答案,这样就可能导致推理出错。
因此,在让模型给出答案前,可以先要求它进行一系列的推理过程,帮助它通过推理来得出正确的答案。
实用技巧:
1、让模型制定解决方案
你可能有时候会发现,当我们明确指示模型在得出结论之前从基本原理出发进行推理时,我们可以获得更好的结果。
比如说,假设我们希望模型评估学生解答数学问题的方案。
最直接的方法是简单地询问模型学生的解答是否正确。
在上图中,GPT-4 认为学生的方案是正确的。
但实际上学生的方案是错误的。
这时候就可以通过提示模型生成自己的解决方案,来让模型成功注意到这一点。
在生成了自己的解决方案,进行一遍推理过后,模型意识到之前学生的解决方案不正确。
2、隐藏推理过程
上面讲到了让模型进行推理,给出解决方案。
但在某些应用中,模型得出最终答案的推理过程不适合与用户共享。
比如,在作业辅导中,我们还是希望鼓励学生制定自己的解题方案,然后得出正确答案。但模型对学生解决方案的推理过程可能会向学生揭示答案。
这时候我们就需要模型进行“内心独白”策略,让模型将输出中要对用户隐藏的部分放入结构化格式中。
然后,在向用户呈现输出之前,对输出进行解析,并且仅使部分输出可见。
就像下面这个示例:
先让模型制定自己的解决方案,然后与学生的解决方案进行对比。
如果学生的答案中哪一步出错了,那就让模型针对这一步给出一点提示,而不是直接给学生完整的正确的解决方案。
如果学生还是错了,那就再进行上一步的提示。
还可以使用“查询”策略,其中除了最后一步的查询以外,所有查询的输出都对用户隐藏。
首先,我们可以要求模型自行解决问题。由于这个初始查询不需要学生的解决方案,因此可以省略掉。这也提供了额外的优势,即模型的解决方案不会受到学生解决方案偏见的影响。
接下来,我们可以让模型使用所有可用信息来评估学生解决方案的正确性。
最后,我们可以让模型使用自己的分析来构建导师的角色。
你是一名数学导师。如果学生回答有误,请以不透露答案的方式向学生进行提示。如果学生答案无误,只需给他们一个鼓励性的评论。
3、询问模型是否遗漏了内容
假设我们正在让 GPT-4 列出一个与特定问题相关的源文件摘录,在列出每个摘录之后,模型需要确定是继续写入下一个摘录,还是停止。
如果源文件很大,模型往往会过早地停止,未能列出所有相关的摘录。
在这种情况下,通常可以让模型进行后续查询,找到它在之前的处理中遗漏的摘录。
换而言之,模型生成的文本有可能很长,一次性生成不完,那么就可以让它进行查验,把遗漏的内容再补上。
策略五:其它工具加持
GPT-4 虽然强大,但并非万能。
我们可以借助其他工具来补充 GPT-4 的不足之处。
比如,结合文本检索系统,或者利用代码执行引擎。
在让 GPT-4 回答问题时,如果有一些任务可以由其他工具更可靠、更高效地完成,那么我们可以将这些任务交给它们来完成。这样既能发挥各自的优势,又能让 GPT-4 发挥最佳水平。
实用技巧:
1、使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索
这一技巧在上文中已经有所提及。
若在模型的输入中提供额外的外部信息,有助于模型生成更好的回答。
例如,如果用户询问关于一部特定电影的问题,将关于电影的信息添加到模型的输入中可能会很有用。
嵌入可用于实现高效的知识检索,可以在模型运行时动态地将相关信息添加到模型的输入中。
文本嵌入是一种可以衡量文本字符串相关性的向量。相似或相关的字符串将比不相关的字符串更紧密地结合在一起。加上快速向量搜索算法的存在,意味着可以使用嵌入来实现高效的知识检索。
特别的是,文本语料库可以分成多个部分,每个部分可以进行嵌入和存储。然后,给定一个查询,可以进行向量搜索以找到与查询最相关的语料库中的嵌入文本部分。
2、使用代码执行进行更准确的计算或调用外部 API
不能仅依靠模型自身进行准确地计算。
如果需要,可以指示模型编写和运行代码,而不是进行自主计算。
可以指示模型将要运行的代码放入指定的格式中。在生成输出后,可以提取和运行代码。生成输出后,可以提取并运行代码。最后,如果需要,代码执行引擎的输出可以作为下一个输入。
代码执行的另一个很好的应用场景是调用外部 API。
如果将 API 的正确使用方式传达给模型,它可以编写使用该 API 的代码。
可以通过向模型演示文档和 / 或代码示例来指导模型如何使用 API。
在这里 OpenAI 提出了特别警告??:
执行模型生成的代码在本质上来说并不安全,任何试图执行此操作的应用程序中都应采取预防措施。特别是,需要一个沙盒代码执行环境来限制不受信任的代码可能造成的危害。
策略六:系统地测试更改
有时候很难确定一个改变是会让系统变得更好还是更差。
通过观察一些例子有可能会看出哪个更好,但是在样本数量较少的情况下,很难区分是真的得到了改进,还是只是随机运气。
也许这个“改变”能够提升某些输入的效果,但却会降低其它输入的效果。
而评估程序 对于优化系统设计来说非常有用。好的评估有以下几个特点:
1)代表现实世界的用法(或至少是多种用法)
2)包含许多测试用例,可以获得更大的统计功效(参见下表)
3)易于自动化或重复
对输出的评估可以是由计算机进行评估、人工评估,或者两者结合进行。计算机可以使用客观标准自动评估,也可以使用一些主观或模糊的标准,比如说用模型来评估模型。
OpenAI 提供了一个开源软件框架 ——OpenAI Evals,提供了创建自动评估的工具。
当存在一系列质量同样高的输出时,基于模型的评估就会很有用。
实用技巧:
1、参考黄金标准答案评估模型输出
假设已知问题的正确答案应参考一组特定的已知事实。
然后,我们可以询问模型答案中包含多少必需的事实。
例如,使用下面这个系统消息,
给出必要的既定事实:
尼尔?阿姆斯特朗是第一个在月球上行走的人。
尼尔?阿姆斯特朗第一次登上月球的日期是 1969 年 7 月 21 日。
如果答案中包含既定给出的事实,模型会回答“是”。反之,模型会回答“否”,最后让模型统计有多少“是”的答案:
下面是包含两点既定事实的示例输入:
仅满足一个既定事实的示例输入:
而下面这个示例输入,不包含任何一个既定事实:
这种基于模型的评估方法有许多可能的变化形式,需要跟踪候选答案与标准答案之间的重叠程度,并追踪候选答案是否与标准答案的有相矛盾的地方。
比如下面的这个示例输入,其中包含不合标准的答案,但与专家答案并不矛盾:
下面是这个示例输入,其答案与专家答案直接矛盾:
最后一个是带有正确答案的示例输入,该输入还提供了比必要内容更多的详细信息:
传送门:
参考链接:
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