ฉันจะปรับพรอมต์หรือการตั้งค่าเพื่อรับเหตุผลเพิ่มเติมของ GPT-5 เพื่อให้ตรงกับความต้องการงานของฉัน

คำแนะนำการจัดโครงสร้างความแม่นยำ

หลักการที่ทรงพลังที่สุดเดียวสำหรับการมีอิทธิพลต่อการใช้เหตุผลของ GPT-5 คือความชัดเจนและความแม่นยำของพรอมต์เอง GPT-5 ปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างเคร่งครัด การแจ้งเตือนที่คลุมเครือหรือขัดแย้งภายในจะนำไปสู่การตอบสนองที่ไม่สอดคล้องกันหรือผิวเผิน เมื่อสร้างพรอมต์:

- ระบุวัตถุประสงค์ของคุณโดยตรง ตัวอย่างเช่นการวิเคราะห์ข้อโต้แย้งทางกฎหมายนี้จากสามมุมมองทางปรัชญาด้วยการอ้างอิงนั้นเหนือกว่าการวิเคราะห์อาร์กิวเมนต์นี้
- หลีกเลี่ยงคำสั่งที่ขัดแย้งกัน อย่ารวมâââââââที่กระชับกับคำสั่งที่ต้องการรายละเอียดที่ละเอียดถี่ถ้วน สิ่งนี้บังคับให้โมเดลเพื่ออนุญาโตตุลาการลำดับความสำคัญหรือการป้องกันความเสี่ยงทำให้การใช้เหตุผลขั้นสูงลดลง
- งานลำดับอย่างชัดเจน สำหรับการใช้เหตุผลเพิ่มเติมแนะนำให้ทำแบบจำลองเพื่อแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนที่ไม่ต่อเนื่องอธิบายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังแต่ละครั้งและสังเคราะห์การประเมินขั้นสุดท้าย
- ขอให้โมเดลวิจารณ์ตัวเอง Meta-Prompts เช่นทบทวนคำตอบของคุณเพื่อความสอดคล้องเชิงตรรกะและระบุจุดอ่อนสามประการผลักดันการสะท้อนและการแก้ไขตนเองที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การลบความคลุมเครือเป็นศูนย์กลางที่เวิร์กโฟลว์ที่แนะนำของ OpenAI แนะนำให้ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็ว: วางพรอมต์ของคุณและเครื่องมือจะเน้นย้ำที่คลุมเครือหรือขัดแย้งกันและแนะนำการแก้ไขโดยตรง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อปรับขนาดให้กับสถานการณ์ขององค์กรหรือผู้ใช้หลายคน

ความพยายามในการใช้เหตุผล: การปรับความลึกและก้าว

ความก้าวหน้าที่น่าทึ่งใน GPT-5 คือพารามิเตอร์เหตุผล _effort ซึ่งช่วยให้สามารถควบคุมได้อย่างชัดเจนว่าโมเดลมีส่วนร่วมกับงานที่ลึกซึ้งเพียงใดก่อนที่จะสร้างเอาต์พุต GPT-5 เปิดเผยถึงความพยายามในการใช้เหตุผลสี่ระดับ:

- น้อยที่สุด: โมเดลดำเนินการอนุมานที่เป็นไปได้ที่เป็นไปได้ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่กำหนด (เช่นการสกัดการเขียนซ้ำอย่างง่าย) การแจ้งเตือนในระดับนี้ควรให้โครงสร้างและบริบทที่ละเอียดถี่ถ้วนเนื่องจากแบบจำลองจะไม่หยุดชั่วคราวเพื่อชี้แจงรายละเอียดที่ขาดหายไป
- ต่ำ: คิดมากกว่าเล็กน้อยส่วนใหญ่สำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างปานกลางเช่นการสนับสนุนลูกค้าหรือการสรุป มันจะใช้ความคิดริเริ่มบางอย่าง แต่ยังคงจัดลำดับความสำคัญความเร็ว
- ปานกลาง: ค่าเริ่มต้น ให้ความสมดุลระหว่างความเร็วและการไตร่ตรองเหมาะสำหรับการสร้างเนื้อหาและการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ โดยทั่วไปแล้วการให้เหตุผลที่ใช้ในการใช้ความคิดนั้นเกิดขึ้นตามธรรมชาติโดยมีแบบจำลองที่อธิบายตรรกะของมัน
-สูง: สั่งให้ GPT-5 หมดสายการใช้เหตุผลและการเรียกเครื่องมือก่อนที่จะสรุป สิ่งนี้เหมาะสำหรับงานที่ความแม่นยำและความแตกต่างกันนิดหน่อยเป็นงานวิชาการการวางแผนที่ซับซ้อนการดีบัก

ระดับความพยายามเหล่านี้สามารถเลือกได้ในสนามเด็กเล่นหรือ API และเสริมภายในพรอมต์: เพื่อการให้เหตุผลสูงให้กำลังใจให้ใช้ขั้นตอนการใช้เหตุผลมากเท่าที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์อย่างละเอียดก่อนที่จะสรุป

การควบคุมความกระตือรือร้นของตัวแทน

การใช้เหตุผลเพิ่มเติมสามารถปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมได้โดยการสอบเทียบâตัวแทนความกระตือรือร้นที่ GPT-5 เชิงรุกและต่อเนื่องกำลังดำเนินงานก่อนที่จะยอมจำนนต่อผู้ใช้:

- เพื่อเพิ่มความเป็นอิสระของโมเดลให้รวมความพยายามในการให้เหตุผลสูงเข้ากับพรอมต์เช่น: ดำเนินการอย่างละเอียดต่อการตอบสนองของคุณจนกว่าคุณจะมั่นใจว่าปัญหาได้รับการแก้ไข อย่าหยุดหรือขอคำชี้แจงเพิ่มเติมเว้นแต่คุณจะหมดทางเลือกทั้งหมด
- หากต้องการปรับปรุงการตอบสนองให้ตั้งค่าเหตุผลที่ต่ำกว่า _effort และระบุอคติต่อการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์อย่างมีประสิทธิภาพแม้ว่าความไม่แน่นอนบางอย่างจะยังคงอยู่ ทำเครื่องหมายผลลัพธ์เป็นชั่วคราวหากบริบทไม่เพียงพอ

ความหมายในทางปฏิบัติเป็นประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้มากขึ้น แบบจำลองอิสระมีประโยชน์สำหรับการวิจัยการแก้ไขปัญหาหรือการใช้เหตุผลหลายครั้ง งานที่ถูก จำกัด นั้นดีที่สุดสำหรับงานข้อมูลตามปกติและการสนับสนุนแนวหน้า

verbosity: ความยาวเอาต์พุตกับความลึก

GPT-5 ยังแนะนำพารามิเตอร์การใช้คำฟากซึ่งตอนนี้เป็นอิสระจากความพยายามในการให้เหตุผล สิ่งนี้ช่วยให้สามารถควบคุมความยาวเอาต์พุตได้อย่างแม่นยำในรุ่น GPT รุ่นเก่า:

- คำฟุ้งซ่านต่ำ: สั้น ๆ คำตอบโดยตรง; เหมาะสำหรับการค้นหาการแจ้งเตือนหรืออะไรก็ตามที่มีการจัดแสดงนิทรรศการ
- คำกริยาขนาดกลาง: บริบทเพิ่มเติมการสนับสนุนข้อโต้แย้งและคำอธิบายที่เหมาะสำหรับภาพรวมทางเทคนิคหรือการสนับสนุนการตัดสินใจ
- ความว่องไวสูง: รายละเอียดเอาต์พุตที่ครบถ้วนสมบูรณ์; เหมาะสมที่สุดสำหรับรายงานเต็มรูปแบบการวิเคราะห์เชิงลึกหรือการถ่ายโอนความรู้

ความงามของการแยกนี้คือเราสามารถสร้างคำตอบที่มีเหตุผลสูงและมีคำตอบต่ำ (รัดกุม แต่มีเหตุผลอย่างลึกซึ้ง) หรือย้อนกลับเพื่อให้ตรงกับบริบทการบริโภคที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องแฮ็ก

การพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำและการแสดงอภิมาน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดล่าสุดได้รับการตรวจสอบโดยวิศวกรพรอมต์ขั้นสูงแนะนำให้ใช้การแจ้งเตือนแบบเรียกซ้ำหรือแนะนำแบบจำลองเพื่อการวิจารณ์ตนเองซ้ำ ๆ และปรับปรุงเอาท์พุท สิ่งนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอน:

1. เริ่มต้นด้วยร่างโซลูชันเริ่มต้น
2. สั่งให้แบบจำลองประเมินผลผลิตของตัวเองระบุจุดอ่อนและเสนอการแก้ไข
3. ทำซ้ำวงจรสำหรับหลายรอบทุกครั้งที่มุ่งเน้นไปที่แง่มุมใหม่ (เช่นตรรกะหลักฐานความชัดเจน)
4. สรุปด้วยการตอบสนองขั้นสุดท้ายที่สังเคราะห์สะท้อนให้เห็นถึงการปรับปรุงทั้งหมด

กำหนดตัวชี้วัดที่มีคุณภาพอย่างชัดเจนสำหรับการตรวจสอบแต่ละขั้นตอนเช่นในรอบแรกมุ่งเน้นไปที่ความถูกต้องตามข้อเท็จจริง ในวินาทีความชัดเจน; ในข้อที่สามความกังวลด้านจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้นได้หลายครั้งการกระตุ้นให้เกิดการให้เหตุผลภายในอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเป็นแบบจำลองข้ามตัวเองสำหรับเกณฑ์ที่หลากหลาย

จัดโครงสร้างงานที่ซับซ้อน: การสลายตัวและการจัดการบริบท

สำหรับปัญหาหรืองานที่มีขนาดใหญ่หลายส่วนที่ต้องใช้การสังเคราะห์แบบสหวิทยาการการชี้นำแบบจำลองผ่านการสลายตัวที่มีโครงสร้างเป็นสิ่งสำคัญ:

- ถาม GPT-5 เพื่อแบ่งงานออกเป็นส่วนประกอบย่อยตามลำดับ
- สำหรับแต่ละคนให้แจ้งเหตุผลในการระบุส่วนนี้ในคำสั่งนี้
- หลังจากแต่ละส่วนสรุปการค้นพบชั่วคราวก่อนดำเนินการต่อไป
- สั่งให้สังเคราะห์ข้อสรุปเชิงบูรณาการในตอนท้าย

วิธีการนี้คล้ายกับโซ่แห่งความคิด แต่มีโครงสร้างในระดับเมตาที่สูงขึ้นช่วยเพิ่มคุณภาพการให้เหตุผลและความสามารถในการใช้งานได้อย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหน้าต่างบริบทต้องรองรับงานที่ยาวหรือแตกแขนง

การปกป้องตัวอย่างเชิงลบและการจัดการกับหน้าผาก

มิติที่มีการแจ้งเตือนขั้นสูงบางครั้งคือการรวมตัวอย่างเชิงลบและคำสั่ง edge-case ที่ชัดเจน *::::

- ถ้าคุณพบหลักฐานที่ขัดแย้งกันโน้ตและกระทบยอดในการตอบสนองของคุณ
- หลีกเลี่ยงการตอบสนองทั่วไป เน้นความไม่แน่นอนใด ๆ และอธิบายว่าพวกเขาสามารถแก้ไขได้อย่างไร
- หากข้อกำหนดใด ๆ อยู่ภายใต้การระบุให้ดำเนินการกับสมมติฐานที่เป็นไปได้มากที่สุดและจัดทำเอกสารในตอนท้าย

คำแนะนำเหล่านี้ป้องกันการทำให้มากเกินไปและบังคับให้แบบจำลองรับทราบความคลุมเครือเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับห่วงโซ่การให้เหตุผล

เพิ่มประสิทธิภาพและตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติ

ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็ว (ในสนามเด็กเล่นหรือแพลตฟอร์มที่เทียบเท่า): วางพรอมต์ตรวจสอบความคลุมเครือที่ตั้งค่าสถานะหรือการไม่สามารถใช้งานได้และรวมคำแนะนำโดยตรง สำหรับรูปแบบยาวหรือการกระตุ้นการผลิต:

- ทดสอบเอาต์พุตพร้อมท์กับคำตอบอ้างอิงเป็นประจำ
- ใช้คำแนะนำเมตา: หลังจากให้คำตอบของคุณตรวจสอบอคติข้อผิดพลาดเชิงตรรกะและความสมบูรณ์และตั้งค่าสถานะข้อกังวลใด ๆ
- ตั้งค่าเวอร์ชันสำหรับการแจ้งเตือนเมื่อพวกเขาพัฒนาขึ้นเพื่อรองรับข้อกำหนดใหม่หรือกรณีขอบ

ตัวอย่างของการแจ้งเตือนสำหรับการใช้เหตุผลเพิ่มเติม

- การใช้เหตุผลสูงการวิเคราะห์แบบอิสระ:
คุณเป็นผู้ช่วยวิจัย งานของคุณคือการตอบคำถามของผู้ใช้ทั้งหมดก่อนที่จะกลับมา ใช้การใช้เหตุผลการหักเงินหรือการเรียกใช้เครื่องมือใด ๆ อย่ายุติจนกว่าเส้นทางที่น่าเชื่อถือทั้งหมดจะหมดลง สรุปผลการวิจัยและเพิ่มความคิดเห็นสมมติฐานใด ๆ ที่เกิดขึ้น
- การใช้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพน้อยที่สุด:
แยกหัวข้อหลักและความเชื่อมั่นจากต่อไปนี้ อย่าอนุมานเกินเนื้อหาที่ชัดเจน หากไม่แน่ใจให้ทำเครื่องหมายว่าไม่ทราบ ' ส่งคืนเฉพาะฟิลด์ที่ร้องขอไม่มีคำอธิบายเพิ่มเติม
- การพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำ:
ร่างวิธีแก้ปัญหาทางเทคนิคให้กับปัญหาด้านล่าง วิจารณ์ร่างของคุณเพื่อความสมบูรณ์และข้อผิดพลาด แก้ไขการตอบกลับตามนั้น ทำซ้ำได้ถึงสามครั้งโดยมุ่งเน้นไปที่หมวดหมู่ข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันในแต่ละการวนซ้ำจากนั้นส่งมอบเวอร์ชันที่แม่นยำที่สุดของคุณ

ข้อผิดพลาดและการเยียวยาทั่วไปทั่วไป

- พรอมต์ที่ขัดแย้งกัน: ตรวจสอบสองครั้งก่อนดำเนินการหรือใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการตั้งค่าสถานะ
- ขาดเงื่อนไขหยุด: โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานตัวแทนกำหนดที่ชัดเจนของเกณฑ์การเปิดหรือขั้นตอนสูงสุด
- เอาท์พุทดริฟท์: หาก GPT-5 เริ่มพูดคุยหรือป้องกันความเสี่ยงให้เสริมคำแนะนำเกี่ยวกับความรับผิดชอบที่ชัดเจนเช่นหากมีข้อสงสัยแสดงรายการสมมติฐานทั้งหมดในตอนท้าย
- การพิจารณาบริบท: สำหรับงานที่ซับซ้อนให้เตือนรูปแบบให้อ้างถึงผลลัพธ์ก่อนหน้าหรือสถานะการสนทนาก่อนหน้านี้ ตัวอย่าง: ดำเนินการต่อโดยใช้เฟรมเวิร์กที่จัดตั้งขึ้นในขั้นตอนที่ 1 สำหรับทุกขั้นตอนต่อไป

ขั้นสูง: งบประมาณการโทรและนโยบายความไม่แน่นอน

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสืบค้นแบบหลายฮอปหรืองานวิจัยกำหนดขีด จำกัด ที่ชัดเจน:

- คุณสามารถเรียกเครื่องมือภายนอกได้สูงสุด 10 ครั้งเพื่อรวบรวมหลักฐานสนับสนุน หากบริบทยังไม่เพียงพอให้สร้างคำแนะนำชั่วคราวระบุสิ่งแปลกปลอมและทำเครื่องหมายว่าเป็นชั่วคราว
- นี่เป็นการ จำกัด ค่าใช้จ่ายของทรัพยากรและป้องกันการวนรอบที่ไม่มีที่สิ้นสุดเพื่อความมั่นใจที่สมบูรณ์แบบซึ่งอาจมีราคาแพงและไม่จำเป็น

การทดสอบเชิงประจักษ์และการเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำ ๆ

- คุณภาพการตอบสนองการตอบสนองที่ระดับความพยายามในการใช้เหตุผลทั้งสี่ระดับในกลุ่มงานที่เป็นตัวแทน
- การประเมินผลการตอบรับที่นำโดยนางแบบนำเสนอ: วิเคราะห์พรอมต์นี้และแนะนำการปรับปรุงสำหรับงานที่ดีกว่า
- ตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อความมั่นคงภาพหลอนและการทำซ้ำ สำหรับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนนั้นเหมาะสมที่จะเรียกใช้ตัวอย่างเอาต์พุตห้าตัวอย่างขึ้นไปต่อตัวแปรพรอมต์เพื่อจับการไม่ตัดสินใจและระบุการตั้งค่าที่ดีที่สุด

คำแนะนำสุดท้าย

การปรับใช้ GPT-5 สำหรับการใช้เหตุผลเพิ่มเติมที่ตรงกับงานต้องใช้การปรับแต่งภาษาที่รวดเร็วพารามิเตอร์แบบจำลองและความเต็มใจที่จะทำซ้ำ เสมอ:

- กำหนดเป้าหมายและข้อ จำกัด ที่ชัดเจน
- ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็วและการพิมพ์เมตา
- ปรับความพยายามในการใช้เหตุผลและคำฟุ่มเฟือยสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ
- ส่งเสริมให้แบบจำลองการวิจารณ์ตนเองและสลายงานที่ซับซ้อน
- ตรวจสอบความกำกวมอคติและความสอดคล้องของเอาท์พุทเป็นประจำ