OpenAI最近发布了一份关于GPT最佳实践的指南，分享了一些策略和技巧，以帮助用户从GPT模型中获得更好的结果。这些方法有时可以组合使用以获得更大的效果。OpenAI鼓励用户进行实验，找到最适合自己的方法。
这份指南中展示的一些示例目前只能与OpenAI最强大的模型GPT-4一起使用。如果你还没有获得GPT-4的使用权限，可以考虑加入等待名单。总的来说，如果你发现GPT模型在某项任务上失败，而有更强大的模型可用，那么通常值得再次尝试使用更强大的模型。
以下是OpenAI提出的六大策略，以及如何实施这些策略的具体技巧：
1. 写清晰的指令
GPT不能读懂你的心思。如果输出过长，可以要求简短回复。如果输出过于简单，可以要求专家级别的写作。如果你不喜欢格式，可以演示你想看到的格式。GPT对你想要的东西猜得越少，你得到它的可能性就越大。
2. 提供参考文本
GPT有时会自信地发明假答案，特别是在被问及深奥主题或引用和URL时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中做得更好一样，向GPT提供参考文本可以帮助它用更少的虚构回答问题。
3. 将复杂任务分解为更简单的子任务
就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件是好的实践一样，提交给GPT的任务也是如此。复杂任务往往比简单任务有更高的错误率。此外，复杂任务通常可以重新定义为一系列更简单的任务的工作流，其中早期任务的输出用于构造后期任务的输入。
4. 给GPT时间“思考”
如果要求你将17乘以28，你可能不会立即知道答案，但可以花时间计算出来。同样，GPT在试图立即回答问题时，比花时间计算答案时更容易出错。在回答之前要求一系列的推理可以帮助GPT更可靠地推理出正确的答案。
5. 使用外部工具
通过将其他工具的输出提供给GPT，可以弥补GPT的弱点。例如，文本检索系统可以告诉GPT关于相关文档的信息。代码执行引擎可以帮助GPT进行数学计算和运行代码。如果一个任务可以通过一个工具而不是通过GPT更可靠或更有效地完成，那么将其卸载可以获得两者的最佳效果。
6. 系统测试变化
如果你可以衡量性能，那么提高性能就更容易。在某些情况下，对提示的修改可能会在几个孤立的例子上提高性能，但在更具代表性的例子集上导致整体性能下降。因此，为了确保改变对性能的净效果是正面的，可能需要定义一个全面的测试套件。
以上就是OpenAI发布的GPT最佳实践指南的详细解析。希望这些策略和技巧能帮助你更好地理解和使用GPT模型，提升人工智能模型的效果和效率。更多信息，请参见相关资料。
相关资料：OpenAI GPT最佳实践指南
