OpenAI 发布 GPT 提示词工程指南

OpenAI最新发布的提示词工程指南提出了六种策略，帮助用户从GPT模型中获得更好的响应。这些策略包括清晰地撰写说明、提供参考文本、分解复杂任务、给模型时间“思考”、使用外部工具和系统性地测试变更。这些建议基于与GPT-4等语言模型的研究，旨在指导用户如何更有效地与模型交互。

这些策略在OpenAI之前的工作中有所体现，例如2020年的GPT-3研究论文就讨论了如何通过提供任务描述或示例来引导模型执行。2022年的Cookbook文章进一步提供了提升GPT-3响应可靠性的技术。新指南中的一些策略利用了Chat API的系统消息来设置助手的行为，包括赋予模型角色或传递长会话摘要。

外部工具策略建议与其他系统接口交互，例如通过生成Python代码来执行计算，而不是直接在模型中进行。同时，指南中的一个策略强调了系统性地测试不同提示词对输出质量的影响，推荐使用OpenAI Evals框架来进行评估。

有用户对于是否需要花费大量时间学习提示词工程表示犹豫，因为随着技术的快速发展，未来的系统可能会变得更加智能，从而减少了复杂提示词的需求。与此同时，其他LLM提供商，如Microsoft Azure和谷歌，也发布了自己的提示词工程技巧，包括设置模型参数以控制输出的随机性。

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