在人工智能的世界里，大型语言模型如同 GPT-4 这样的存在，已经成为了一个璀璨的明星。这些模型的强大之处在于它们能够处理各种语言任务，比如写作、翻译和提问等。但是，想要让这些模型发挥出最大的作用，我们需要掌握一些技巧来提升它们的表现。本文将介绍一些实用的策略。
一、明确你的需求
在与语言模型的互动过程中，我们需要详细地阐述任务和要求。由于这些模型不具备读心能力，因此我们需要提供充足的信息，以便模型能够理解我们的需求并给出相关的答案。例如，在生成一篇关于人工智能的文章时，应当明确指出文章的主题、风格、篇幅等要求。
策略包括：
- 在查询中提供细节，以便模型给出更相关的答案。
- 要求模型扮演特定的角色，比如专家或历史人物。
- 使用分隔符来区分输入的不同部分。
- 指定任务的具体步骤。
- 提供例子作为参考。
- 指定所需的输出长度。
二、提供参考资料
为了提高答案的准确性，我们可以提供参考文本，引导模型在回答问题时参考这些文本。这有助于模型在回答问题时减少虚构内容。例如，在回答有关历史问题时，可以提供相关的历史资料作为参考。
策略包括：
- 指导模型使用参考资料进行回答。
- 指导模型引用参考资料中的内容。
三、分解复杂任务
在软件工程领域，将复杂系统分解为模块化组件是一种常见的做法。在提交给语言模型的任务中，我们也应该采取类似的方法，将复杂任务分解为简单的子任务。这样做可以降低出错率，使任务更易于理解和处理。例如，一个复杂的问答任务可以分解为多个简单的问答子任务。
策略包括：
- 使用意图分类来识别用户查询的最相关指令。
- 对于需要长时间对话的应用程序，总结或过滤以前的对话分段。
- 总结长文档并递归地构建一个完整的总结。
四、给模型思考时间
在匆忙得出结论之前，我们应该指导模型自行寻找解决方案。这有助于模型在回答问题时进行更可靠的推理。例如，可以要求模型在回答问题之前，先列出可能的解决方案并进行分析。
策略包括：
- 在匆忙得出结论之前，指导模型找出自己的解决方案。
- 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。
- 询问模型是否在之前的过程中遗漏了什么。
五、利用外部工具
通过提供其他工具的输出来弥补模型的弱点。例如，文本检索系统（有时称为 RAG 或检索增强生成）可以告诉模型关于相关文档的信息。像 OpenAI 的代码解释器这样的代码执行引擎可以帮助模型进行数学计算和运行代码。如果一个任务可以通过一个工具而不是语言模型来更可靠或更有效地完成，那么卸载它以获得两者的最佳效果。
策略包括：
- 使用基于嵌入式的搜索来实现有效的知识检索。
- 使用代码执行来执行更精确的计算或调用外部 API。
- 使模型能够访问特定的函数。
六、系统地测试
在实际应用中，为了确保一个变更对性能是正面的，我们需要定义一个全面的测试套件（也称为“eval”）。这可以帮助我们度量性能，并在更广泛的场景下评估策略的有效性。
策略包括：
- 参照黄金标准答案评估模型输出。
总之，要充分发挥大型语言模型的潜力，我们需要掌握一系列策略。这些策略包括明确任务和要求、提供参考资料、分解复杂任务、给模型思考时间、利用外部工具以及系统地测试。通过灵活运用这些策略，我们可以提高模型的表现，更好地应对各种自然语言处理任务。