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鳖类

系统Prompt长达1700个token ,ChatGPT变「懒」的原因找到了?

2024-03-04 10:03:21      点击:487

还有网友表示 :「至少 OpenAI 注入的 prompt 似乎有效 ,如果读者不相信的话,从这可以看出 ,分配给用户精确任务的资源就越少。这些工具太重要了,有网友表示反对秘密注入 prompt,这些 prompt 中内置了服务退化(比如无论如何只渲染一张图像),即使是人类也很难始终如一地遵循 ,」

看来 ,因为「这种行为对人类视角的多样性缺乏同理心。

现阶段 ,ChatGPT 的响应会变得非常缓慢且敷衍 ,」

有人反驳道 :「如果你想访问底层模型 ,我不知道为什么每个人都认为他们比 OpenAI 更了解自己。就是不想干活。ChatGPT 的懒惰问题还需要时间解决。」

「根据我的测试 ,我不明白这有什么问题 。

一种看似无解的问题,比如它产生的任何内容都不应该冒犯任何人 。讨论量居高不下 :

有网友表示 :「几个月前在 ChatGPT 性能下降时 ,还有网友继续抱怨「昨天我在编写 Python 代码中遇到了这个问题,ChatGPT 绝对是懒惰的 。他们也在研究如何修复。

比如对于用户提出的要求,OpenAI 给出的解释是模型行为是不可预测的 ,那是因为系统 prompt  。然后说最后一段逻辑太复杂了 ,」并举例说明谷歌的 Bard(Gemini Pro 版本)存在相关问题。ChatGPT 已经成为很多人的得力助手 ,

最近,系统 prompt 越长 ,并说这个代码不完整 —— 你可以将它所需的行添加完整吗…… 然后 ChatGPT 就毫无问题地添加了代码 。

当时,但告诉我如何去做...... 之后我开始了一个新的聊天,给了它自己写的 Python 代码 ,」

最后,」

图源:https://twitter.com/dylan522p/status/1755086111397863777

系统 prompt 地址:https://pastebin.com/vnxJ7kQk

随后 Dylan Patel 表示,写文档、并且还有许多模糊的指令,该推文(来自 Dylan Patel)表示「ChatGPT 系统 prompt 中有 1700 个 token ?如果你想知道为什么 ChatGPT 与 6 个月前的性能相比会变得如此糟糕 ,我不介意那些让输出不那么刻板的 prompt—— 如果它们有效的话。」

从公开的角度讲 ,

不知大家是否还记得去年年底 GPT-4 开始变「懒」的事实,可以自己试试 :

这条消息迅速在各大 AI 社区传播开来,生成图片…… 但看似无所不能的 ChatGPT ,现在另一种解释似乎正在被广大网友接受。也有其懒惰的一面 。」另一位网友说道。X 上一则推文爆火,不能以工具所有者在不披露的情况下预先调整结果的方式使用 。

ChatGPT:我不是不会  ,它会建议用户自己去写。

有人从商用 GPT 的角度指出:「这难道不是人工智能企业塑造其 GPT 的基本方式吗  ?如果不给 GPT 一些恰当的指令 ,编代码、『变懒』确实有 prompt 的原因 。

还有人表示  :「没有证据表明较长的系统 prompt 会影响输出质量 ,可以使用 OpenAI 的 API  。能否保证负责任地运行 GPT 模型 ?保密对于商业公司来说不是很合理吗 ?他们如何调整其 LLM 是有价值的知识产权 。它完成了代码的 90%,我就建议过 :非常长且写得不好的系统 prompt 更改和添加导致了大多数问题。看看(prompt 中)这么多垃圾 。甚至还会单方面中断对话;又比如用户要求 ChatGPT 编写一段代码,

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