Введение Базовый уровень

Модель Generative Pre-trained Transformer (GPT), которую сейчас использует ChatGPT, стала одной из самых влиятельных языковых моделей, обладая безпрецедентной точностью и беглостью в генерации естественного языка. Но всегда есть способ сделать что-то лучше.
OpenAI сместили границы обработки естественного языка и технологии искусственного интеллекта с помощью внедрения ChatGPT - языковой модели, которая использует GPT-3 для создания ответов, схожих с человеческими, и участия в беспрепятственном диалоге с пользователями. С их недавним выпуском GPT-4, ещё более продвинутой модели, все находятся в ожидании. Несмотря на успех моделей GPT, недавние исследования выявили возможности для улучшений. Последние разработки в области больших языковых моделей (LLM) сделали значительный прогресс в сложных задачах рассуждения.

Это руководство освещает стратегии и методы, позволяющие оптимизировать результаты, получаемые с GPT. Предложенные здесь методы могут быть комбинированы для большей эффективности. Мы призываем к экспериментам, чтобы вы могли найти наиболее подходящие для вас способы.
Некоторые примеры, демонстрируемые в этом руководстве, в данный момент эффективны только с самой мощной моделью, gpt-4. Если у вас еще нет доступа к gpt-4, рассмотрите возможность подключения. Как правило, если вы заметите, что модель GPT 3.5 не может справиться с задачей, и есть доступ к более мощной модели, часто бывает полезно попробовать снова, используя более продвинутую модель.

GPT не умеет читать мысли. Если ответы кажутся слишком подробными, попросите GPT давать более сжатые ответы. Если ответы слишком упрощены, попросите GPT углубиться в детали. Если формат ответа вам не подходит, покажите формат, который бы вам подошел. Чем меньше GPT нужно догадываться о ваших ожиданиях, тем более вероятно, что вы получите то, что хотите.
Добавляйте детали в ваш запрос для более точных ответов
Попросите модель представить задачу наглядно
Используйте разделители для ясного обозначения разных частей запроса
Опишите все шаги, которые требуются для решения вашей задачи
Дайте примеры
Уточните, насколько подробным вы хотите видеть ответ

Искусственные интеллекты, например, ChatGPT, иногда могут создавать "галлюцинации", результаты, которые выглядят убедительно, но являются фактически неверными или не соответствуют заданному контексту. Эти проявления могут быть вызваны предубеждениями, встроенными в модель ИИ, отсутствием понимания реального мира или ограничениями входных данных для обучения. Примером таких галлюцинаций может быть генерация ChatGPT библиографий имен и книг, которые фактически не существуют, или длинные списки несуществующих ссылок на законодательные акты.
Такие галлюцинации могут быть использованы для распространения вредоносных программ. Для минимизации вероятности галлюцинаций при использовании ChatGPT рекомендуется четко формулировать свои запросы, использовать соответствующие указания и контролировать свою эмоциональную реакцию.
Важно понимать, что генеративные модели ИИ, такие как ChatGPT, могут создавать ошибки или "галлюцинации". Обычно они предоставляются с ясными заявлениями об отказе от ответственности, которые указывают на эту возможность.

Дайте GPT возможность "проработать" ответ
Если вас попросят перемножить 22 и 56, скорее всего, вы не сможете сделать это мгновенно, но со временем дойдете до решения. Аналогично, GPT склонны совершать больше ошибок в своем рассуждении, если пытаются ответить мгновенно, не тратя достаточное время на формирование ответа. Процесс запроса логической цепи до формулирования ответа может помочь GPT более надежно продумывать свои шаги к правильному ответу.
Дайте модели время для формирования собственного решения, прежде чем торопиться с выводами.
Применяйте внутренний диалог или последовательность вопросов для иллюстрации процесса рассуждения модели.
Спрашивайте у модели, не упустила ли она что-то важное в процессе предыдущих обработок.

Теперь у вас есть вся информация, необходимая для начала. Счастливого обучения!