Phương Pháp Kích Thích và Hiệu Quả
Nhà nghiên cứu đã khám phá ra các phương pháp kích thích sáng tạo trong một nghiên cứu với 26 chiến lược, như việc cung cấp gợi ý, giúp cải thiện đáng kể phản hồi để phù hợp hơn với ý định của người dùng.
Prompt requiring reasoning and logic failed without a principled prompt
Một bài báo nghiên cứu có tựa đề 'Hướng Dẫn Nguyên Tắc Là Tất Cả Những Gì Bạn Cần Cho Việc Đặt Câu Hỏi LLaMA-1/2, GPT-3.5/4' mô tả một khám phá sâu rộng về việc tối ưu hóa các kích thích cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn. Các nhà nghiên cứu từ Đại học AI Mohamed bin Zayed đã thử nghiệm 26 chiến lược kích thích sau đó đo lường độ chính xác của kết quả.
Prompt that used examples of how to solve the reasoning and logic problem resulted in a successful answer.
A post on Tweeter (X)
Tư Duy Lịch Lãm và Hiệu Quả
Có phải việc lịch lãm với ChatGPT sẽ đem lại phản hồi tốt hơn? Các gợi ý của bạn có lịch sự không?
Improvements Of LLMs with creative prompting
Một số người làm điều đó vì thói quen. Người khác tin rằng mô hình ngôn ngữ bị ảnh hưởng bởi cách tương tác của người dùng mà thể hiện trong kết quả.
Một số người đã thực hiện một thử nghiệm không chính thức và không khoa học và phát hiện ra rằng ChatGPT cung cấp phản hồi dài hơn khi có gợi ý về một mẹo.
Phương Pháp Thí Nghiệm và Kết Quả
Nhà nghiên cứu đã sử dụng một loạt các mô hình ngôn ngữ, không chỉ GPT-4. Các gợi ý được thử nghiệm bao gồm với và không có các gợi ý nguyên tắc.
Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng để kiểm tra xem sự khác biệt về kích thước và dữ liệu huấn luyện có ảnh hưởng đến kết quả thử nghiệm không.
