总体表现最好的快

 

权衡是,使用更长的提示或量更好的结果,但运行时间会更长。不过,不同模型的运行时间也不同。一般来说,较旧、较小的模型速度更快,而较新的模型如G速度较慢,因为它们既大小较大,流量也较大。获胜提示无论从定量还是定性角度而言,最终速变体是号。您可以看到提示的结果满足了我最初的目标:它始终产生较短的轮廓但不会太短!并且最小和最大减少量之间的差距相对较小列。秒的中位运行时间F列不是最低的,但仍然不到我们当前使用的提示的平均运行时间的一半。

它从未包含我们不想在大纲中

看到的部分G列。当我手动审查大纲时,它们在质量和格式等方面都符合我们的要求。我将在下一篇文章中更详细地介绍确切的提示  策略,但简而言之,以下是提示如此有效的原因:给模型时间“思考”提供我想要的示例使用提 瑞士号码 示链而不是单提示来提高其满足特定要求的准确性——但在较旧的模型上执行此操作以保持运行时间相对较低我是否可以继续使用更多提示变化并看到更多改进?当然。但在某些时候,我希望将更好的提示投入生产,以便我们的客户能够尽早看到改进。

故事的寓意:进行合理数量的

测试,但不要让完美成为优秀的敌人。随着新变化带来的收益越来越小,你会想要宣布自己是赢家,然后继续你的生活。在下一篇文章中,我将通过分享我测试过的具体提示策略以及编写大规模提示的技巧来深入介绍提示本 全部 100 身的 内容。如果您对测试设置、我使用的yn代码或其他任何内容有疑问,请发送消息至ganvb。DA标题图片提示:“实验室里科学家做实验的卡通图片。烧杯里应该有不同字母的混合物,科学家正在将其中一烧杯倒入拿着笔的机器人中这机器人代表,烧杯代表科学家正在测试的不同提示,以便让产生他们想要的结果”;d测试不同的提示可以显著改善您的输出。

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