OpenAI：GPT 最佳实践（大白话编译解读版）-未来力场-2023.10.2-38页(1).pdf
OpenAI GPT 最佳实践解读文档总结：
这份文档是针对 OpenAI GPT 最佳实践的中文编译解读版，旨在帮助人们更好地理解和应用 GPT 模型，尤其是在提示词工程方面。文档核心内容包括：
1. **六大策略概览：**
* **明确指令：** 清晰地表达你想要的结果。GPT 无法读心，清晰的指令可以帮助模型更好地理解你的需求。
* **提供参考文本：** 给 GPT 提供相关的参考资料，以减少它编造错误信息的可能性，并使其回答更具依据。
* **分解复杂任务：** 将复杂任务分解成更简单的子任务，降低错误率，并提高结果的可控性。
* **赋予思考时间：** 允许 GPT 在回答问题之前进行思考和推理，可以提升答案的准确性。
* **借助外部工具：** 结合外部工具，例如代码执行引擎，或者知识库检索，来弥补 GPT 的弱点。
* **系统性地测试：** 通过量化的方法测试和评估提示词的效果，确保改进是有益的。
2. **技巧实战：**
* 针对每个策略，文档提供了详细的解释和实例。
* 包括如何编写清晰的指令，例如在指令中包含细节，以及如何使用角色扮演来获得特定风格的回答。
* 提供利用分隔符，明确区分输入的不同部分，以帮助模型更好地处理文本。
* 介绍了如何通过逐步的指令来指导模型，以及如何提供例子，帮助模型理解想要的输出格式和风格。
* 解释了如何使用“内省独白法”，隐藏模型的推理过程，以用于辅导等场景。
3. **其他重要概念：**
* **OpenAI Playground：** 介绍了如何使用 OpenAI Playground 来测试和调试提示词，以及了解其中可用的各种设置和参数，例如模式、温度、最大长度、终止序列、Top P、频率惩罚和存在惩罚等。
* **Token 的重要性：** 强调了 GPT 模型处理文本是基于 Token 的，并且介绍了如何大致估算汉字和 Token 之间的关系。
* **知识检索和引用：** 阐述了通过 embeddings 进行知识检索的方法，以及如何在答案中直接引用原文。
* **函数调用：** 介绍了使用函数调用来让模型调用外部 API，从而进行精确计算或者与外部世界交互。
4. **总结与应用：**
* 文档鼓励读者通过实践来验证这些方法，找到最适合自己的提示词工程方法。
* 希望通过该文档，帮助大家更好地理解和运用 GPT 模型，从而更有效地完成各种文本生成任务。
文档还分享了获得每日行业报告分享群的方式。
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