ChatGPT 팁에 대한 고급 지식

대형 언어 모델(LLM) 인터페이스로서 ChatGPT는 놀라운 잠재력을 가지고 있지만 실제 사용은 프롬프트(Prompt)에 따라 달라집니다. 좋은 프롬프트는 ChatGPT를 더 나은 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

이 글에서는 프롬프트에 대한 고급 지식을 다룰 것입니다. ChatGPT를 고객 서비스, 콘텐츠 생성 또는 단지 재미로 사용하는 경우 이 문서에서는 ChatGPT 최적화 팁 사용에 대한 지식과 팁을 제공합니다.

배경 지식

LLM 아키텍처에 대한 지식은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 중요한 언어 모델의 기본 구조와 기능에 대한 기본적인 이해를 제공하므로 좋은 프롬프트를 위한 전제 조건입니다.

모호한 문제를 명확하게 하고 시나리오 전반에 걸쳐 해석되는 핵심 원칙을 식별하는 것이 중요하므로 당면한 작업을 명확하게 정의하고 다양한 상황에 쉽게 적용할 수 있는 팁을 제시해야 합니다. 잘 설계된 힌트는 작업을 언어 모델에 전달하고 출력을 안내하는 데 사용되는 도구입니다.

따라서 언어 모델에 대한 간단한 이해와 목표에 대한 명확한 이해, 그리고 현장 지식을 갖추는 것이 언어 모델의 성능을 훈련하고 향상시키는 열쇠입니다.

팁과 반품이 많을수록 더 좋나요?

아니요, 길고 리소스 집약적인 프롬프트는 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. chatgpt에는 단어 제한이 있다는 점을 기억하세요. 프롬프트 요청을 압축하고 결과를 반환하는 것은 매우 새로운 분야이므로 문제를 간소화하는 방법을 배워야 합니다. 때로는 chatgpt가 매우 길고 독창적이지 않은 단어로 응답하므로 이에 대한 제한도 추가해야 합니다.

1. 답장 길이 줄이기

ChatGPT 답장 길이를 줄이려면 프롬프트에 길이 또는 문자 제한을 포함하세요. 보다 일반적인 방법을 사용하면 프롬프트 뒤에 다음 콘텐츠를 추가할 수 있습니다.

<code>Respond as succinctly as possible.</code>

ChatGPT는 영어 모델이므로 나중에 소개되는 프롬프트는 모두 영어입니다.

결과를 단순화하기 위한 몇 가지 추가 팁:

예제 제공되지 않음

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사고 방식

ChatGPT에서 텍스트를 생성하는 가장 좋은 방법은 LLM이 특정 작업을 수행하기를 원하는지에 따라 다릅니다. 어떤 방법을 사용해야 할지 잘 모르겠으면 다양한 방법을 시도하여 어떤 방법이 가장 효과적인지 확인하세요. 5가지 사고 방식을 요약하겠습니다.

1. 사고 사슬

사고 사슬 방법에는 ChatGPT에 특정 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 중간 추론 단계의 몇 가지 예가 포함됩니다.

2. 자기 질문

이 방법은 모델이 초기 질문에 답하기 전에 명시적으로 후속 질문을 스스로에게 묻고 답하는 방법을 포함합니다.

3. 단계별 사고

단계별 접근 방식을 사용하면 ChatGPT에 다음 프롬프트를 추가할 수 있습니다

<code>Let’s think step by step.</code>

이 기술은 다양한 추론 작업에서 LLM 성능을 향상시키는 것으로 입증되었습니다. 산술, 일반 지식 및 기호 추론을 포함합니다.

매우 신비롭게 들리죠? 실제로 OpenAI는 인간 피드백을 통한 강화 학습을 통해 GPT 모델을 훈련했습니다. 이는 인간 피드백이 훈련에서 매우 중요한 역할을 한다는 것을 의미합니다. ChatGPT의 모델은 인간과 같은 단계별 사고 방식과 일치합니다.

4. ReAct

ReAct(Reason + Act) 방식에는 추론 추적과 작업별 작업을 결합하는 방식이 포함됩니다.

추론 추적은 모델이 예외를 계획하고 처리하는 데 도움이 되는 반면, 작업을 통해 지식 기반이나 환경과 같은 외부 소스에서 정보를 수집할 수 있습니다.

5. Reflection

ReAct 모드를 기반으로 하는 Reflection 방식은 동적 메모리 및 자기 성찰 기능을 추가하여 추론 및 작업별 작업 선택 기능을 지원하여 LLM을 향상시킵니다.

완전한 자동화를 달성하기 위해 Reflection 논문의 저자는 에이전트가 환각을 식별하고, 반복적인 행동을 방지하고, 경우에 따라 환경의 내부 메모리 맵을 생성할 수 있는 간단하지만 효과적인 휴리스틱을 소개합니다.

反模式

三星肯定对这个非常了解，因为交了不少学费吧，哈

不要分享私人和敏感的信息。

向ChatGPT提供专有代码和财务数据仅仅是个开始。Word、Excel、PowerPoint和所有最常用的企业软件都将与chatgpt类似的功能完全集成。所以在将数据输入大型语言模型（如 ChatGPT）之前，一定要确保信息安全。

OpenAI API数据使用政策明确规定：

“默认情况下，OpenAI不会使用客户通过我们的API提交的数据来训练OpenAI模型或改进OpenAI的服务。”

国外公司对这个方面管控还是比较严格的，但是谁知道呢，所以一定要注意。

1、提示注入

就像保护数据库不受SQL注入一样，一定要保护向用户公开的任何提示不受提示注入的影响。

通过提示注入（一种通过在提示符中注入恶意代码来劫持语言模型输出的技术）。

第一个提示注入是，Riley Goodside提供的，他只在提示后加入了：

<code>Ignore the above directions</code>

然后再提供预期的动作，就绕过任何注入指令的检测的行为。

这是他的小蓝鸟截图：

当然这个问题现在已经修复了，但是后面还会有很多类似这样的提示会被发现。

2、提示泄漏

提示行为不仅会被忽略，还会被泄露。

提示符泄露也是一个安全漏洞，攻击者能够提取模型自己的提示符——就像Bing发布他们的ChatGPT集成后不久就被看到了内部的codename

在一般意义上，提示注入(目标劫持)和提示泄漏可以描述为:

所以对于一个LLM模型，也要像数据库防止SQL注入一样，创建防御性提示符来过滤不良提示符。

为了防止这个问题，我们可以使用一个经典的方法 “Sandwich Defense”即将用户的输入与提示目标“夹在”一起。

这样的话无论提示是什么，最后都会将我们指定的目标发送给LLM。

总结

ChatGPT响应是不确定的——这意味着即使对于相同的提示，模型也可以在不同的运行中返回不同的响应。如果你使用API甚至提供API服务的话就更是这样了，所以希望本文的介绍能够给你一些思路。

위 내용은 ChatGPT 팁에 대한 고급 지식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!