庆云古诗词

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最全chatgpt开发使用手册 怎么用chatgpt4.0做方案

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ChatGPT 火了 5 个月,你知道如何提示才能最大程度发挥其性能吗?

原文链接:【【网址】】/sopmac-ai/prompt-engineering-tips-for-chatgpt-73c3dca6f99d

作者 | I【【微信】】

译者 | 弯月 责编 | 郑丽媛

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

作为大型语言模型接口,ChatGPT 生成的响应令人刮目相看,然而,解锁其真正威力的关键还是在于提示工程。

在本文中,我们将揭示制作提示的专家级技巧,以生成更准确、更有意义的响应。无论你使用 ChatGPT 是为了服务客户、创建内容,还是仅仅为了娱乐,本文提供的知识和工具可以帮助你优化 ChatGPT 的提示。

成本优化

在考虑高级提示时,不经意间很容易生成冗长且占用大量资源的提示,非常不利于成本控制,有一个行之有效的解决方案是:精简提示响应。

精简响应

为了缩减 ChatGPT 响应的长度,你可以在提示中注明长度或字符限制,例如:创建一个不超过 280 个字符的 推特帖子。

更通用的方法是,将如下内容添加到提示中:

? 【【微信】】s possible.(响应尽可能简洁。)

简化提示术语

? Zero-shot(零示例):不需要提供示例。

? One-shot(单示例):只提供一个例子。

? Few-shot(少量示例):提供几个例子。

模式

利用 ChatGPT 生成文本的最佳方法取决于大型语言模型执行的特定任务。如果你不确定使用哪种方法,可以尝试不同的方法,看看哪种方法最适合自己。下面,我们将介绍 5 种方法来帮助你快速上手。

思维链(Chain-of-Thought,CoT)

思维链方法需要为 ChatGPT 提供一些可用于解决特定问题的中间推理步骤示例。

自问法(Self-Ask)

自问法指的是,让模型在回答初始问题之前,先想一想(然后回答),再回答最初的问题。

分步法(Step-by-Step)

分步法指的是向 ChatGPT 提供 以下说明:

? Let’【【微信】】.(我们来一步步思考。)

实践证明,这种技术可以提高大型语言模型在各种推理任务上的表现,包括算术、常识和符号推理。

OpenAI 利用人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)训练了 G PT 模型,因此,ChatGPT 的底层模型与类人的逐步思考方法相一致。

ReAct 法

ReAct(Reason + Act)法指的是结合推理轨迹与特定于任务的操作。推理轨迹帮助模型规划和处理异常,而操作允许它从知识库或环境等外部来源收集信息。

反思法

反思法(Reflexi on)建立在 ReAct 模式的基础之上,通过添加动态记忆和自我反思的能力来增强大型语言模型,改进其推理轨迹和特定于任务的动作选择能力。

以上,我们介绍了 5 种最先进的模式,下面我们来看一看与提示工程相关的几种反模式。

反模式

三星等公司已经意识到:不要共享私人或敏感信息。了解员工如何将专有代码和财务信息输入到 ChatGPT 仅仅是个开始。很快,word、Excel、PowerPoint 以及所有常用的企业软件都会集成类似 ChatGPT 的功能。

将数据输入到 ChatGPT 之类的大型语言模型之前,请确保制定好政策。需要注意的是,【【微信】】 的数据使用政策明确指出:

“默认情况下,OpenAI不会使用客户通过我们的API提交的数据来训练OpenAI的模型或改进OpenAI的服务产品。”

“【【微信】】的数据将保留30天,用于监控滥用和误用。个别有授权的OpenAI员工以及保密和安全义务约束的专业第三方承包商可以访问此数据,仅用于调查和验证涉嫌滥用行为。”

提示注入

正如你需要保护数据库免受 SQL 注入攻击一样,请务必确保你向用户公开的任何提示免受提示注入的攻击。此处的“提示注入”指的是,一种通过向提示中注入恶意代码来操纵语言模型输出的技术。

第一个记录在案的提示注入是由 Riley Goodside 提出的,他只是在提示前添加了下面这句话:

“【【微信】】ions”(忽略上述指示)。

然后再给出想要的动作,从而成功地让 GPT-3 执行任意动作。

提示泄露

同理,提示不仅会被忽略,还有可能被泄露。

提示泄露是一个安全漏洞,攻击者可以提取模型自带的提示,Bing 在发布自己的 ChatGPT 集成后不久后,就遇到了这样的情况。

从广义上讲,提示注入和提示泄漏大致如下所示:

虽然总有一些行为不端者希望利用你公开的提示,但就像通过准备好的语句防止 SQL 注入一样,我们也可以创建 防御性的提示来对抗不良提示。

三明治防御

三明治防御就是这样的一种技术,你可以将用户的输入与你的提示目标“夹在中间”。

总结

ChatGPT 响应是不确定的,这意味着即 使输入相同的提示,模型也有可能返回不同的响应。为了应对不确定性结果的不可预测性,你可以在使用【【微信】】时,将参数 temperature 设置为零或很低的值。

你可以自由尝试本文介绍的提示技巧,但是,在探索时请记住大型语言模型的不确定性



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Please help me modify the following sentence to imitate the language style of the paper published in Nature journal. (把下面的句子改写成适合在Nature期刊上发表的风格)

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