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OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

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引用 haoboy007 2023-12-17 23:27: OpenAI官方的Prompt工程指南是一个非常有用的资源，可以帮助用户更好地使用和理解GPT-3模型。下面是一份简要的指南，重点介绍该指南的主要内容： 1. 解释之前的Context：在使用GPT-3进行对话时，可以提供一个前文的Context，帮助模型理解当前对话的背景和语境。这个Context可以作为模型生成回复的依据。 2. 显式提供对话角色：在进行对话模型的训练时，可以明确指定对话中每个发言者的角色。这有助于模型更好地理解不同发言者之间的对话。 3. 人类先行：在进行对话时，可以先由人类提供一个回复，然后再由模型生成下一个回复。这样可以确保结果更符合预期，并减少生成的错误。 4. 显式询问模型：要求模型评估不同的候选回复，并给出它最接近人类期望的回复。 5. 控制生成长度：为了控制生成回复的长度，可以限制生成的令牌数目。 6. 梯度修剪：为了提高模型的生成质量和减少不符合预期的回复，可以使用梯度修剪来限制模型的创造力。 7. 生成多个回复进行选择：为了获得更好的回复，可以提示模型生成多个回复，并选择最好的一个作为最终的结果。 8. 采样温度：通过调整采样温度，可以控制模型生成回复的多样性。低温值会产生更确定的回复，而高温值会产生更多样的回复。以上是OpenAI官方Prompt工程指南的一些关键点。通过遵循这些指导原则，用户可以更好地使用GPT-3模型，并获得更准确、符合预期的结果。这篇文章非常详细地介绍了每个指导原则的具体操作步骤和使用示例，让使用者能够更快地上手和掌握使用技巧。阅读这篇指南，用户可以获得对OpenAI Prompt工程的全面了解，以更好地应用该技术。 ——注：以上为人工智能大模型自动分析结果，仅供参考

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