他们创造类人代码和文本的能力使他们成为当前伟大的革...

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作为Azure OpenAI 的专家，我们为 GPT 模型所具有的 API 编译了一些在提示设计和提示工程方面最重要的先进技术。继续阅读！ 快速工程简介 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4 型号基于说明。也就是说，用户通过输入文本指南与模型交互，模型通过完成文本来响应该指南。 与其他生成语言模型一样，GPT 模型尝试重现最有可能遵循前一个文本的下一系列单词，就好像它是人写的一样。随着更复杂的适应症的开发，必须考虑它们的基本行为。 虽然这些模型非常强大，但它们的行为对指令也非常敏感。因此，创建指令是一项非常重要的需要培养的技能。 在实践中，指令用于调整模型的行为，使其执行预期的任务，但这并不是一件容易的任务，需要经验和直觉才能成功创建。事实上，每个模型的行为都不同，因此您必须更加注意如何应用以下提示。 OpenAI中的快速 工程技术 对于 Azure OpenAI GPT 模型，有一个 API 在提示工程中占据中心地位：聊天完成（与 ChaGPT 和 GPT-4 兼容）。 每个 API 要求输入数据的格式不同，这也会影响请求的整体设计。


聊天完成模型旨在获取一系列格式化字典中的输入，并将其转换为特定的类似聊天的文字记录。 一个基本的例子是： 型号= «gpt-3.5-turbo» 响应= openai . 聊天完成。创造 尽管从技术上讲，ChatGPT 模型可以与这两个 API 中的任何一个一起使用，但最推荐的是聊天完成。事实上，即使有效地使用这种类型的快速工程，也有必要验证这些LLM模型生成  电话数据  的响应。 及时的工程选项 我们总结了启动项目的最重要选项。 系统消息 此消息出现在请求的开头，用于准备模型以及与每个用例相关的说明或信息。您可以使用此消息来描述助手的个性，定义模型应该或不应该回答什么，以及定义答案的格式。 设计良好的系统消息会增加给定结果的概率，但响应中可能会出现一些错误。



事实上，一个重要的细节是，如果模型在不确定答案的情况下被告知回答“我不知道”，则不能保证该请求会得到满足。 少样本学习 让语言模型适应新任务的最佳方法之一是使用小样本学习。此选项提供训练示例，为模型提供额外的上下文。 使用聊天完成 API 时，这些类型的消息会出现在用户和与会者之间。通过这种方式，您可以准备模型以某种方式做出响应、模仿特定行为并生成常见问题的答案。 没有聊天的场景 尽管聊天完成 API 已针对对话进行了优化，但它也可用于非聊天场景。例如，可用于分析评论意见、查询等。并获取用户的满意或不满意程度。 这些场景是使用Copilot（适用于 Windows 或 Office 365）的最佳时机，因为您将拥有比平常更强大的聊天功能。它通常用于使用聊天作为助手来下达执行操作的命令（总结一段文本、从电子邮件线程中制作 Power Point 演示文稿等。