即使是很小的格式变化也会

对提示性能产生很大的影响。您需要跨不同模型和随时间测试提示,因为模型的行为彼此不同并且会随着时间而改变。如果您使用A大规模创建内容,您或您团队中的某人应该花费大量时间测试不同的提示。很容易忽略这一部分过程,尤其是随着G等大型语言模型的改进。例如,如果你在年aG发布之前使用G,那么测试的必要性就显而易见:格式错误的提示通常会让你得到乱码。不过,凭借当今的法学硕士,您很可能会在第一次尝试时就获得足够不错的输出,因此很容易认为不会有太大的收获。

尽管成绩的底线已经提高即完

全胡言乱语的回答更少,但上限也提高了。如果你不定期测试以优化你的提示,你将失去很多能力。如果您大规模使用A来运行 印度尼西亚手机号格式 数百或数千输入的提示,则这种测试变得更加重要。即使更好的提示只能在单输入上提供略微更好的结果,但当您大规模使用这些提示时,这些改进会迅速累积起来。在本文中,我将介绍最近的研究和A事件,以解释和提示的三方面,这些方面使得测试如此重要。在下一篇文章中,我将分享我自己最近针对我们人造A内容产品进行的实验,以展示我测试的内容、设置方法以及结果。

小蓝色菱形显示使用该提示

时模型输出的准确度——大约在和之间的中间值。其他框显示了对同一提示进行格式化的不同方式。例如,在左上角的框中,“段落:”和“<x>”以及“答案:”和“<x>”之间的空格已被删除。在右上角的框中,段落和答案都在同一行。在 全部 100 右下角,它们在同一行,并且冒号已被删除。在中间下方,“段落”和“答案”已全部大写。在左下角,它们全部大写,并且冒号已被删除。在每种情况下,虚线显示模型对该提示的响应准确度在量表上的位置。需要注意的是,这些变化都不会影响提示的内容。

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