6 Chiến lược Chính Thức cho Kỹ Thuật Gợi Ý của #OpenAI

Bảng nội dung

1. 🌟 Giới thiệu về gp4
2. 🧠 Kỹ năng quan trọng khi làm việc với gp4
   • 📝 Chi tiết trong câu lệnh
   • 🎭 Sử dụng nhân vật đại diện
   • 🎯 Sử dụng các dấu phân cách rõ ràng
   • 📋 Phân rã công việc thành các bước
   • 🌟 Hiển thị và kể chuyện
   • 📏 Xác định độ dài mong muốn
3. 🔍 Không phát minh lại bánh xe
   • 📚 Sử dụng văn bản tham chiếu
     • 📖 Sử dụng những gì bạn có
     • 📚 Cho điểm cho người khác
   • 🧩 Chia nhỏ và chinh phục
     • 🎯 Xác định mong muốn
     • 📝 Giữ nó ngắn gọn và ngọt ngào
     • 🗣️ Cắt đến điểm chính
4. 🤔 Nghĩ trước khi nói
   • 💡 Không vội vã
   • 🗨️ Hiển thị, không nói
   • 🔍 Hỏi xem có thiếu gì không
5. 🛠️ Sử dụng công cụ bên ngoài
   • 🌐 Ngữ cảnh quan trọng
   • 🧰 Tận dụng các ưu điểm khác nhau
   • 🧪 Phương pháp khoa học
6. 🌟 Kết luận và triển vọng tương lai

🔍 Không phát minh lại bánh xe

Trong việc làm việc với gp4, việc sử dụng văn bản tham chiếu có vai trò quan trọng. Điều này giúp bạn tận dụng kiến thức hiện có để tránh lỗi hoặc không nhất quán. Một cách tiếp cận hiệu quả là hướng dẫn mô hình sử dụng văn bản tham chiếu khi cần. Nếu câu trả lời có sẵn trong văn bản tham chiếu, mô hình chỉ cần trích xuất câu trả lời thay vì tạo ra một câu trả lời mới. Điều này giúp cải thiện độ chính xác và tính nhất quán của câu trả lời.

Đôi khi, câu trả lời không được trực tiếp trích dẫn trong văn bản tham chiếu, nhưng có thể được suy luận hoặc suy diễn từ nó. Trong trường hợp này, yêu cầu mô hình trả lời với các trích dẫn từ văn bản tham chiếu có thể giúp câu trả lời trở nên rõ ràng và thuyết phục hơn bằng cách hiển thị bằng chứng và cơ sở lý do.

🧩 Chia nhỏ và chinh phục

Khi một nhiệm vụ phức tạp cần được thực hiện, việc chia nhỏ thành các nhiệm vụ đơn giản hơn có thể giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu sự không chắc chắn. Bằng cách làm điều này, bạn giúp mô hình nắm bắt được các điểm chính bằng cách tóm tắt các phần nhỏ hơn của văn bản, chẳng hạn như đoạn văn, phần, hoặc chương, và kết hợp các tóm tắt này thành một bản tóm tắt đầy đủ. Điều này giúp mô hình hiểu biết chính xác hơn và tạo ra câu trả lời ngắn gọn và thống nhất hơn.

🌟 Kết luận và triển vọng tương lai

Việc sử dụng các kỹ thuật Prompt engineering trong việc làm việc với gp4 không chỉ mang lại hiệu suất tốt hơn mà còn giúp tạo ra các kết quả đáng tin cậy và thuyết phục hơn. Tuy nhiên, đòi hỏi sự thông minh và cẩn thận để vượt qua những hạn chế và thách thức của công nghệ này. Trong tương lai, khi các mô hình AI trở nên mạnh mẽ hơn, vai trò của prompt engineering có thể sẽ tiếp tục phát triển và tiến xa hơn trong ngành công nghiệp.