大語言模型（LLM）的應用日益廣泛，如何有效提升其回應準確度成為重要的研究方向。本文介紹了兩種策略：「思考時間」和「內心獨白」，前者透過引導模型從基本原理逐步推導，提升回應的準確性；後者則將模型的思考過程隱藏，適用於教學場景。文章以蘋果計數問題為例，詳細說明瞭思考時間策略的應用步驟，並以撲克牌機率計算為例，展示了內心獨白策略的實踐方法，包括問題解決、解答比較、提示準備和提示提供等步驟。此外，文章也提供了一個簡單的 Python 函式範例，用於列印 “Hello, World!"，並示範如何透過型別提示和檔案字串提升程式碼品質。
透過引導大語言模型（LLM）進行逐步推理，能有效提升其在各項任務中的表現。文章探討如何利用思考時間策略提升 LLM 回應準確度，並以簡潔的程式碼範例示範其應用。同時也介紹了內心獨白策略，讓開發者能更彈性地控制模型的輸出內容，使其更符合特定應用場景的需求。此外，文章也涵蓋了零樣本學習、少樣本學習、多數投票法等技巧，並以程式碼範例說明如何實際應用於情感分類別等任務，更進一步探討瞭如何使用 GPT-4 評估文字簡潔性，以及如何利用元提示技術最佳化提示，提升文字生成效率和品質，最後也提供了實際案例，讓讀者對 LLM 的應用有更全面的理解。
提升大語言模型的回應準確度：思考時間與內心獨白策略
在與大語言模型（LLM）互動時，透過明確引導模型從基本原理推導解決方案，可以獲得更準確的回應。這種方法被稱為「思考時間」（Thinking Time），能夠有效提升模型的表現。
思考時間策略的實踐
讓我們透過一個具體的例子來說明思考時間策略的應用：
問題描述
簡（Jane）最初有5個蘋果。約翰（John）從瑪麗（Mary）那裡拿走了2個蘋果。瑪麗原本有15個蘋果。隨後，約翰將他獲得的蘋果送給了簡。請問簡最終有多少個蘋果？
提出的解答
- 簡最初有5個蘋果。
- 約翰從瑪麗那裡拿走2個蘋果，但這並不影響簡的蘋果數量。
- 約翰隨後將他的蘋果送給簡。 因此，簡最終的蘋果數量是她原來的5個蘋果加上約翰給她的2個蘋果，總計7個蘋果。
實踐思考時間策略
讓我們逐步分析這個問題：
- 簡最初有5個蘋果。
- 約翰從瑪麗那裡拿走2個蘋果。這個動作並不會直接影響簡當前的蘋果數量。
- 約翰將他的蘋果送給簡。
按照這些步驟，我們需要將約翰給簡的2個蘋果加上簡原本的蘋果數量。因此： 5個蘋果（簡原本的數量）+ 2個蘋果（約翰給的）= 7個蘋果
所以，簡現在有7個蘋果。我們的解答與提出的解答相符。
內心獨白策略
在某些情況下，尤其是在教學應用中，我們可能不希望模型的推理過程被使用者直接看到。這時，可以使用「內心獨白」（Inner Monologue）策略來隱藏模型的思考過程。
內心獨白策略的步驟
解決問題：首先，模型需要自行解決問題，並將其思考過程封裝在特定的格式中（如使用三重引號
"""包圍），以便稍後隱藏這些內容。""" 首先，計算從一副52張牌中無放回地抽取2張牌，其中1張是紅心，另1張是梅花的機率。 第一次抽取紅心的機率是13/52。 假設第一次抽到紅心，第二次抽取梅花的機率變為13/51，因為總牌數變為51張。 將這兩個機率相乘得到按順序抽到紅心再抽到梅花的機率，即P(紅心然後梅花) = (13/52)*(13/51)。 重複這個計算，但假設第一次抽到梅花，第二次抽到紅心。同樣地，這個機率也是(13/52)*(13/51)。 因此，總機率應該是這兩種情況的總和：2 * (13/52) * (13/51)。 """比較解答：接下來，將模型的解答與使用者的解答進行比較，並評估使用者的解答是否正確。同樣，將這部分內容封裝在三重引號內。
""" 使用者的解答只考慮了先抽到紅心再抽到梅花的情況，沒有考慮到先抽到梅花再抽到紅心的另一種情況。 因此，使用者的解答是不完整的。 """準備提示：如果使用者犯了錯誤，準備一個適當的提示來引導他們走向正確的答案，而不直接給出答案。這部分也應封裝在三重引號內。
""" 鑑於使用者沒有考慮到兩種可能的順序（紅心然後梅花，以及梅花然後紅心），一個提示應該是有幫助的。 這可以引導使用者朝著正確的方向思考，而不會直接揭曉答案。 """提供提示：如果使用者犯了錯誤，提供前一步準備好的提示。記得不要使用三重引號。
提示：
記住，這兩張牌可以以任意順序被抽取。考慮兩種可能的順序：紅心然後梅花，以及梅花然後紅心。
程式碼實作範例
以下是一個簡單的Python函式，用於列印「Hello, World!」：
def print_hello_world():
print("Hello, World!")
print_hello_world()
內容解密：
這段程式碼定義了一個名為print_hello_world的函式，該函式呼叫print函式輸出字串「Hello, World!」。當我們呼叫print_hello_world()時，它會執行函式內部的程式碼，將「Hello, World!」列印到控制檯。
提升程式碼品質
我們可以進一步改進這個函式，例如新增型別提示（type hints）和預設引數，使其更加靈活和易於理解。
def print_message(message: str = "Hello, World!") -> None:
"""
將給定的訊息列印到標準輸出。如果沒有提供訊息，則預設列印「Hello, World!」。
Args:
message (str, optional): 要被列印的訊息。預設為「Hello, World!」。
"""
print(message)
內容解密：
這個改進後的函式print_message允許使用者傳入自定義的訊息。如果沒有提供訊息，則預設輸出「Hello, World!」。函式包含了型別提示和檔案字串（docstring），使得程式碼更加清晰易懂。message引數被定義為字串型別，並且有一個預設值「Hello, World!」。函式本身不傳回任何值（-> None）。
使用大語言模型進行分類別任務
在人工智慧領域中，分類別是指預測給定資料點或樣本所屬類別或型別的過程。這是機器學習中常見的任務，模型會根據學習到的模式為未標記的資料分配預先定義的標籤。大語言模型（LLMs）是處理分類別任務的強大工具，即使在提示中僅提供零或少量範例的情況下也能表現出色。這是因為像GPT-4這樣的大語言模型已經在廣泛的資料集上進行了預訓練，具備了一定的推理能力。
零樣本學習與少樣本學習
在利用大語言模型解決分類別問題時，主要有兩種策略：零樣本學習和少樣本學習。
零樣本學習
在這個過程中，大語言模型能夠在沒有任何特定範例的情況下，以極高的準確度對資料進行分類別。這就像沒有任何準備就能完美完成一個專案一樣令人印象深刻。
少樣本學習
在這種方法中，您向大語言模型提供少量的範例。這種策略可以顯著影響輸出格式的結構，並提高整體的分類別準確度。
為何大語言模型的分類別能力具有突破性？
利用大語言模型可以讓您繞過傳統機器學習過程中冗長的步驟。因此，您可以快速建立分類別模型的原型，確定基線準確度，並立即創造商業價值。儘管大語言模型能夠執行分類別任務，但根據您的問題和訓練資料的不同，使用傳統的機器學習過程可能會產生更好的結果。
建立分類別模型例項
讓我們來探索一個少樣本學習的例子，以確定文字的情感歸屬，分類別為「讚美」、「投訴」或「中立」。
分類別範例
給定以下陳述，將其分類別為「讚美」、「投訴」或「中立」：
- 「陽光普照。」 - 中立
- 「您的支援團隊非常出色！」 - 讚美
- 「我在使用您的軟體時遇到了很糟糕的體驗。」 - 投訴
您必須遵循以下原則：
- 只傳回單一的分類別詞。回應應該是「讚美」、「投訴」或「中立」。
- 對以「”""」分隔符號內的文字進行分類別。 「“““使用者介面非常直觀。”""」 分類別： 讚美
大語言模型分類別的多種應用場景
大語言模型的分類別功能有多種實際應用，包括但不限於：
客戶評論分析
將使用者評論分類別為「正面」、「負面」或「中立」。進一步識別諸如「可用性」、「客戶支援」或「價格」等子主題。
電子郵件過濾
檢測電子郵件的意圖或目的，並將其分類別為「詢問」、「投訴」、「反饋」或「垃圾郵件」。這有助於企業優先處理回應並有效管理通訊。
社交媒體情感分析
監控品牌在社交媒體平台上的提及和情感。將帖子或評論分類別為「讚揚」、「批評」、「查詢」或「中立」。深入瞭解公眾認知，並相應地調整行銷或公關策略。
新聞文章分類別
鑑於每天產生的大量新聞，大語言模型可以按主題或主題對文章進行分類別，例如「政治」、「科技」、「環境」或「娛樂」。
履歷表篩選
對於被大量履歷表淹沒的人力資源部門，可以根據預先定義的標準（如「合格」、「過度合格」、「不合格」）對履歷表進行分類別，或按專業領域（如「軟體開發」、「行銷」或「銷售」）進行分類別。
注意事項
請注意，將電子郵件、履歷表或其他敏感資料暴露給大語言模型可能會導致資料洩露，並被用於未來模型的訓練。
多數投票法提升分類別可靠性
利用多個大語言模型請求可以幫助降低分類別標籤的變異性。這種過程被稱為多數投票，有點像從一堆積水果中選擇最常見的水果。例如，如果您有10個水果，其中6個是蘋果，那麼蘋果就是多數。在分類別標籤中也是同樣的原理。
透過徵求多個分類別結果並選擇最常見的分類別，您能夠減少單一模型推斷中可能出現的異常值或不尋常解釋的影響。然而，請注意這種方法可能存在明顯的缺點，包括所需的時間增加和多次API呼叫的成本。
多數投票法實作範例
讓我們對同一段文字進行三次分類別，然後採用多數投票法：
from openai import OpenAI
import os
# 初始化OpenAI客戶端
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
# 定義基礎範本
base_template = """
給定以下陳述，將其分類別為「讚美」、「投訴」或「中立」：
1. 「陽光普照。」 - 中立
2. 「您的支援團隊非常出色！」 - 讚美
3. 「我在使用您的軟體時遇到了很糟糕的體驗。」 - 投訴
您必須遵循以下原則：
- 只傳回單一的分類別詞。回應應該是「讚美」、「投訴」或「中立」。
- 對以'''分隔符號內的文字進行分類別。
'''{content}'''
分類別：
"""
# 初始化回應列表
responses = []
# 進行三次分類別請求
for i in range(0, 3):
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "system", "content": base_template.format(content="外面正在下雨")}]
)
responses.append(response.choices[0].message.content)
# 統計多數投票結果
from collections import Counter
vote_result = Counter(responses)
majority_vote = vote_result.most_common(1)[0][0]
print(f"多數投票結果：{majority_vote}")
程式碼詳解：
- 首先，我們匯入必要的函式庫，包括
openai和os，以便使用OpenAI的API。 - 初始化
OpenAI客戶端，使用從環境變數中取得的API金鑰。 - 定義了一個基礎範本，用於格式化傳送給大語言模型的請求內容，包括少樣本學習的範例和需要遵循的原則。
- 執行三次迴圈，每次都向大語言模型傳送一個請求，要求對指定的文字進行分類別。
- 將每次請求的結果儲存在
responses列表中。 - 使用
Counter類別統計responses列表中各個分類別結果的出現次數。 - 選取出現次數最多的分類別結果作為多數投票法的最終結果。
- 列印出多數投票法的結果。
結語
大語言模型在處理分類別任務時展現出了強大的能力，無論是透過零樣本學習還是少樣本學習，都能夠取得令人滿意的結果。透過結合多數投票法，可以進一步提高分類別結果的可靠性。然而，在使用大語言模型時，也需要注意其侷限性和潛在風險，例如資料洩露的問題。未來，隨著技術的不斷進步，大語言模型在分類別任務中的應用將更加廣泛和深入。
使用GPT-4進行文字評估的技術實踐
前言
在前面的章節中，我們探討瞭如何利用OpenAI的API進行文字生成與簡單的情感分析。本章節將重點介紹如何使用GPT-4來評估文字的品質，特別是在簡潔性方面的評估。
使用GPT-3.5-turbo生成文字
首先，我們使用GPT-3.5-turbo模型來生成對特定問題的回答。以下是範例程式碼：
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
responses = []
for i in range(10):
# 根據迭代次數決定生成簡潔或詳細的回答
style = "concise" if i % 2 == 0 else "verbose"
if style == "concise":
prompt = f"""Return a {style} answer to the following question: What is the meaning of life?"""
else:
prompt = f"""Return an answer to the following question: What is the meaning of life?"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
responses.append(response.choices[0].message.content.strip())
程式碼解析：
- 初始化一個空列表
responses來儲存生成的回答。 - 使用迴圈生成10個回答，根據迭代次數的奇偶決定回答的風格（簡潔或詳細）。
- 使用GPT-3.5-turbo模型生成回答，並將結果儲存到
responses列表中。
使用GPT-4評估文字簡潔性
接下來，我們使用GPT-4來評估之前生成的文字的簡潔性。
system_prompt = """You are assessing the conciseness of a response from a chatbot. You only respond with a 1 if the response is concise, and a 0 if it is not."""
ratings = []
for idx, response in enumerate(responses):
rating = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": response}
]
)
ratings.append(rating.choices[0].message.content.strip())
for idx, rating in enumerate(ratings):
style = "concise" if idx % 2 == 0 else "verbose"
print(f"Style: {style}, Rating: {rating}")
程式碼解析：
- 定義一個系統提示（
system_prompt），指示GPT-4評估文字的簡潔性。 - 初始化一個空列表
ratings來儲存評估結果。 - 使用迴圈遍歷之前生成的回答，並使用GPT-4進行簡潔性評估。
- 將評估結果儲存到
ratings列表中，並列印出每個回答的風格和對應的評估結果。
評估結果分析
透過上述程式碼，我們可以獲得GPT-4對文字簡潔性的評估結果。對於簡單的評估任務，如簡潔性評估，GPT-4能夠提供近乎100%的準確度。然而，對於更複雜的評估任務，則需要進一步驗證GPT-4的準確度。
- 擴充套件評估指標：除了簡潔性外，還可以評估其他文字品質指標，如相關性、流暢度等。
- 提高評估準確度：透過最佳化系統提示和評估流程，進一步提高GPT-4的評估準確度。
- 應用於實際場景：將本章節介紹的方法應用於實際的文字生成與評估場景中，提升整體效率和品質。
透過本章節的介紹，我們可以看到GPT-4在文字評估方面的強大能力。未來，我們期待看到更多根據GPT-4的創新應用。
附錄：Mermaid圖表示例
graph LR;
A[開始] --> B[生成文字];
B --> C[評估文字簡潔性];
C --> D[輸出評估結果];
D --> E[結束];
圖表翻譯： 此圖示展示了使用GPT-3.5-turbo生成文字並使用GPT-4評估文字簡潔性的流程。首先，系統生成一系列文字；接著，使用GPT-4對這些文字進行簡潔性評估；最後，輸出評估結果。
使用GPT-4進行評估與改進提示技術的最佳實踐
前言
在人工智慧領域，特別是在自然語言處理（NLP）方面，評估和改進大語言模型（LLM）的輸出品質是至關重要的。本文將探討使用GPT-4進行評估的標準實踐，以及一種稱為「元提示」（Meta Prompting）的技術，以提升文字生成的效率和品質。
使用GPT-4進行評估的優勢與挑戰
優勢
- 成本效益：相較於人工評估，LLM-based評估的成本降低了一個數量級。
- 快速迭代：可以在幾分鐘內完成評估，而不是數天或數週。
- 輔助人工審查：即使最終需要人工審查，透過合成評審進行快速迭代和A/B測試也可以節省大量時間並改善結果。
挑戰
- 成本累積：在大規模測試中，執行多個測試的成本可能會增加。
- 延遲和速率限制：GPT-4的延遲或速率限制可能會成為瓶頸。
元提示技術的介紹與應用
什麼是元提示？
元提示是一種建立文字提示的技術，這些提示反過來又能生成其他文字提示。這些生成的提示可以用於建立多種媒介中的新資產，如影像、影片和更多文字。
元提示的工作流程
以撰寫一本兒童書為例：
- 初始文字生成：首先，使用GPT-4生成兒童書的文字內容。
- 生成影像提示：然後，透過元提示技術，指示GPT-4生成適合影像生成模型的提示，例如根據故事內容的場景描述。
- 影像生成：將這些生成的提示提供給像Midjourney或Stable Diffusion這樣的AI模型，以建立與AI編寫的兒童故事相協調的影像。
元提示的優勢
- 從產品描述生成影像：可以利用元提示生成影像提示，以建立產品描述的視覺表示。
- 生成樣式/功能提示：對於需要開發獨特樣式的任務，元提示可以封裝各種功能，而不是產生單一的提示輸出。
- 最佳化提示以實作特定目標：可以要求ChatGPT或其他語言模型改進或最佳化某個提示，以達到特定的目標。
實際操作：建立元提示
任務描述
假設我們需要為一位客戶建立一個文案寫作，以便ChatGPT能夠模仿特定作家的寫作風格撰寫新的部落格文章。
輸入
- 任務目標：根據提供的部落格文章文字，建立一個能夠模仿作家風格的ChatGPT提示。
- 部落格文章文字：提供了幾篇部落格文章的示例文字。
輸出
生成的提示範例如下：
根據提供的廣泛文字，您的任務是建立一系列遵循作家相同風格和結構的部落格文章。作為，您應該遵循以下特點：
1. 清晰、直接的語言：您的寫作應該使用清晰、直接的語言，將複雜的主題分解為易於理解的概念。
2. 使用子標題：透過相關的子標題為您的部落格文章提供結構。這有助於引導讀者並使您的文字更具可讀性。
...
9. 包含技術術語：在討論技術話題時，使用適當的技術語言以確保準確性和可信度。但是，請務必為更複雜的術語提供解釋或定義。
進一步最佳化方向
- 結合更多資料來源：透過整合更多的資料來源和參考資料，可以進一步提高生成的文字和影像的品質。
- 精細化元提示設計：透過精細化設計元提示，可以更好地滿足特定任務的需求，提高輸出的針對性和有效性。
透過不斷地實踐和最佳化，這些技術將在未來的內容創作和AI應用中發揮越來越重要的作用。
隨著人工智慧技術的不斷進步，使用GPT-4進行評估和元提示技術將會在更多領域展現其價值。未來，我們可以預期看到更多根據這些技術的創新應用，不僅限於內容創作，還包括教育、研究和其他多個領域。
內容解密：
此Mermaid圖表清晰地展示了從開始到未來展望的整個流程。透過逐步分析，我們可以看到，使用GPT-4進行評估是第一步，接著是採用元提示技術來最佳化文字生成，最終將這些高品質的文字應用於多個領域。這個流程不僅提高了內容創作的效率，也為未來的發展提供了新的方向。
附錄
對於希望進一步瞭解和使用GPT-4進行評估和元提示技術的讀者，以下是一些實用的資源和建議：
- 官方檔案和：查閱相關模型的官方檔案和，瞭解最新的功能和使用方法。
- 社群討論和案例分享：參與相關社群的討論，分享和學習他人的經驗和案例。
- 實踐和實驗：透過實際操作和實驗，不斷探索這些技術的最佳實踐和潛在應用。
透過結合理論知識和實踐經驗，我們可以更好地掌握和使用這些先進的技術，為內容創作和AI應用帶來更多的創新和價值。
