6 Insignes du guide d'incitation d'Openai pour les modèles de raisonnement

Les modèles de raisonnement avancés d'Openai, O1 et O3-MinI, dépassent les capacités de la base GPT-4 (GPT-4O) en utilisant des techniques sophistiquées de traitement rapide et de génération de réponse. Ces modèles imitent la pensée analytique de type humain, consacrant plus de temps de traitement à des problèmes complexes. Pour maximiser leur potentiel, la compréhension de l'artisanat rapide efficace est primordiale. Cet article résume les informations clés du guide d'incitation d'Openai.

Table des matières

• Comprendre les modèles de raisonnement
• Navigation de longues conversations et limitations de mémoire
• six idées clés du guide d'incitation d'Openai:
  • Prioriser la simplicité
  • Évitez les instructions trop détaillées
  • Tirez parti des délimiteurs pour la clarté
  • Commencez par une invitation à zéro
  • Employer l'ingénierie rapide consciente
  • Utiliser la personnalisation du modèle
• Conclusion

Comprendre les modèles de raisonnement

Openai O1 et O3-MinI levier Renforcement apprenant à améliorer leurs capacités de raisonnement, en excellant dans des domaines comme les mathématiques, les sciences et le codage. Contrairement aux modèles GPT standard, ces modèles consacrent un temps de traitement supplémentaire à une analyse réfléchie avant de fournir des réponses, ce qui entraîne des solutions plus précises et approfondies pour des tâches complexes.

Gestion des conversations longues et des limites de mémoire

Ces modèles possèdent une capacité de mémoire limitée (128 000 jetons), semblable à un cahier avec un nombre fini de pages.

• Interaction initiale: Le modèle reçoit une question (entrée), le traite et fournit une réponse (sortie).
• Interactions suivantes: Le modèle conserve des questions et réponses précédentes pour éclairer les réponses ultérieures.
• Conversations étendues: Alors que la conversation s'allonge, les informations plus anciennes peuvent être rejetées en raison de limitations de la mémoire, conduisant potentiellement à des sorties tronquées.

Pourquoi les limites de mémoire sont importantes: Les conversations longues risquent de perdre les détails cruciaux à moins que l'utilisateur ne rappelle activement le modèle d'informations antérieures.

six idées clés du guide d'incitation d'Openai

Les directives d'OpenAI mettent l'accent sur l'ingénierie rapide optimisée pour des résultats améliorés.

1. Prioriser la simplicité: Clair, les invites concises sont cruciales. Des instructions complexes ou ambiguës peuvent entraver les performances du modèle.

"Les capacités de raisonnement de l'O1 ... ont donné des résultats plus forts sur 52% des invites complexes sur des accords de crédit denses par rapport à d'autres modèles." —Hebbia

bonne invite: ✅ "Quelles sont les trois principales causes du déclin de l'Empire romain?"

Mauvaise invite: ❌ "Expliquez, en détail, les facteurs économiques, sociaux, politiques et militaires contribuant à la chute de l'Empire romain."

2. Évitez les instructions trop détaillées: Évitez de demander au modèle de «réfléchir étape par étape» ou expliquez explicitement son raisonnement. Cela entrave souvent les performances.

bonne invite: ✅ "Quelle est la dérivée de x² 3x - 5?"

Mauvaise invite: ❌ "Calculez la dérivée de x² 3x - 5, montrant chaque étape comme si elle expliquait à un débutant."

3. Tirez parti des délimiteurs pour plus de clarté: Utiliser les délimiteurs (citations, parenthèses) pour structurer les entrées, réduire l'ambiguïté et améliorer l'interprétation.

bonne invite: ✅ "Analyser la phrase:" Le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux. " Identifier le sujet et le verbe. "

Mauvaise invite: ❌ "Analyser cette phrase: le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux. Identifiez le sujet et le verbe et expliquez leur fonction grammaticale."

4. Commencez par une invitation à zéro: Commencez par une invitation à zéro (pas d'exemples). Les modèles de raisonnement fonctionnent souvent bien au départ. Si nécessaire, ajoutez des exemples (invitation à quelques coups) plus tard.

bonne invite: ✅ "Traduire 'j'aime apprendre' en français."

Pauvre invite: ❌ "Comment traduiriez-vous" j'aime apprendre "en français, démontrant le processus de traduction?"

5. Utiliser l'ingénierie rapide consciente: Certaines techniques (par exemple, les instructions étape par étape) peuvent ne pas bénéficier aux modèles de raisonnement. Adaptez votre stratégie en fonction du comportement du modèle.

bonne invite: ✅ "Résoudre: 12x 5 = 41"

Mauvaise invite: ❌ "Résoudre 12x 5 = 41, montrant chaque étape et explication."

6. Utiliser la personnalisation du modèle: Expérimentez avec différentes approches d'incitation pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour vos besoins spécifiques.

Cette image représente un plan de fondation, détaillant les composants structurels avec dimensions, annotations et symboles. Les éléments clés comprennent les zones de vide sanitaire, les piles en béton, les poteaux de bois, les poutres du glulam et les solives. Un tableau des abréviations et des matériaux est inclus.

bonne invite: ✅ "Résumez les principales conclusions du rapport du Climate du GIEC 2023 en trois bullets."

Mauvaise invite: ❌ "Fournir un aperçu complet du rapport climatique du GIEC 2023, expliquant sa signification et ses implications pour les décideurs."

Conclusion

En adhérant à ces directives, les utilisateurs peuvent utiliser efficacement les modèles de raisonnement d'OpenAI pour résoudre des problèmes complexes et obtenir des solutions précises et bien structurées. Comprendre les nuances d'ingénierie rapides est la clé pour débloquer le plein potentiel de O1 et O3-MINI sur diverses applications.

Références:

• Openai Reasoning Best Practices
• Guide des modèles de raisonnement Openai

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!