提升大型語言模型效能的六大策略：如何精確操縱 GPT-4
- 撰寫清晰指令
策略說明：模型無法讀懂您的想法，因此需要清晰具體的指令。
實例：如果您想要專家級的寫作，應明確要求；如果不喜歡輸出格式，應展示期望的格式。 - 提供參考文本
策略說明：當詢問特定主題或需要引用時，提供參考文本可以幫助模型減少虛構回答。
實例：要求模型使用參考文本回答，或者在回答中引用參考文本。 - 將複雜任務分解為簡單子任務
策略說明：像軟件工程一樣，將複雜任務分解為模塊化組件可以降低錯誤率。
實例：使用意圖分類來確定最相關的指示，或將對話應用中的長對話進行摘要或過濾。 - 給模型時間“思考”
策略說明：讓模型在給出答案之前進行推理，可以提高回答的準確性。
實例：要求模型先解答問題，再評估學生的解答是否正確。 - 使用外部工具
策略說明：利用外部工具來補償模型的不足，例如利用文本檢索系統或代碼執行引擎。
實例：使用基於嵌入式的搜索來實現高效知識檢索，或使用代碼執行來進行更精確的計算。 - 系統性測試變更
策略說明：通過測試套件來確定變更是否對性能有正面影響。
實例：使用模型輸出與黃金標準答案進行比較的評估方法。
每個策略都有其具體的實施技巧，可根據不同情況進行調整和實驗，以找到最適合您的方法。希望這些信息對您有所幫助！
