GPT-5'in genişletilmiş muhakemesini elde etmek ve belirli görev ihtiyaçlarına göre uyarlamak için, hem isteyen stilinizi hem de model ayarlarınızı stratejik olarak ayarlamak çok önemlidir. Openai ve ileri düzey uygulayıcıların en son bilgileri, GPT-5'te, niyetle kullanıldığında, akıl yürütme derinliğini, çıktı netliğini ve gerçek dünya görev performansını büyük ölçüde yükseltebilecek yeni bir yönlendirilebilirlik seviyesini ortaya koyuyor. Aşağıda, GPT-5'te genişletilmiş, nüanslı akıl yürütme için istemleri ve ilgili parametreleri ayarlamak için harekete geçirilebilir yöntemleri parçalamak için kapsamlı, derin teknik bir kılavuz bulunmaktadır.
Hassas Talimatların Yapılandırılması
GPT-5'in muhakemesini etkilemek için en güçlü ilke, istenin kendisinin netliği ve hassasiyetidir. GPT-5 kesinlikle talimatlara bağlıdır; Belirsiz veya içsel olarak çelişkili istemler tutarsız veya yüzeysel yanıtlara yol açacaktır. Üretim istemlerken:
- Hedefinizi doğrudan belirtin. Örneğin, Â Bu yasal argümanı, alıntılarla üç felsefi perspektiften analiz edin, Â Bu argümanı analiz etmekten daha üstündür.
- Çelişen yönergelerden kaçının. "Kısa Olmak" ı kapsamlı ayrıntı gerektiren yönergelerle birleştirmeyin. Bu, modeli hakemlik veya riskten korunma çıktısına zorlayarak ileri akıl yürütmeyi nemlendirir.
- Açıkça sıralama görevleri. Genişletilmiş akıl yürütme için, modelin “sorunu ayrı adımlara ayırması, her birinin arkasındaki mantığı açıklaması ve nihai bir değerlendirmeyi sentezlemesini söyleyin.”
- Modelden kendini eleştirmesini isteyin. “Mantıksal tutarlılık için cevabınızı gözden geçirin ve üç zayıflığı tanımlamak” gibi meta-prompts.
Belirsizliği ortadan kaldırmak o kadar merkezidir ki, Openai'nin önerdiği iş akışı hızlı optimizerlerini kullanmayı önerir: isteminizi yapıştırın ve araç belirsiz veya çelişkili ifadeleri vurgulayacak ve doğrudan düzenlemeler önerecektir. Bu, özellikle organizasyonel veya çok kullanıcı senaryoları için istemleri ölçeklendirirken yararlıdır.
Akıl Yürütme Çabası: Derinliği ve temposunu ayarlama
GPT-5'te dikkate değer bir ilerleme, bir çıktı üretmeden önce modelin bir görevle ne kadar derinden etkileşime girdiği üzerinde açık bir kontrol sağlayan Refriving_efort parametresidir. GPT-5 dört düzeyde akıl yürütme çabası ortaya çıkarır:
- Minimal: Model, deterministik görevler için uygun olan mümkün olan en seyrek çıkarımları gerçekleştirir (örneğin, çıkarma, basit yeniden yazmalar). Bu seviyedeki istemler kapsamlı yapı ve bağlam sağlamalıdır, çünkü model eksik ayrıntıları açıklığa kavuşturmak için duraklamayacaktır.
- Düşük: Biraz daha düşünce, esas olarak müşteri desteği veya özetleme gibi orta derecede yapılandırılmış çıktılar için. Biraz inisiyatif gerektirecek, ancak yine de hıza öncelik veriyor.
- Orta: Varsayılan. Çoğu içerik oluşturma ve analiz için uygun, hız ve müzakere arasında bir denge sağlar. Bu genellikle “düşünce zinciri” akıl yürütmesinin doğal olarak ortaya çıktığı yerdir ve model mantığını açıklar.
-Yüksek: GPT-5'e, sonuçlanmadan önce tüm makul akıl yürütme ve araç çağrısı çizgilerini tüketmesini söyler. Bu, doğruluk ve nüansın kritik akademik çalışma, karmaşık planlama, hata ayıklama olduğu görevler için idealdir.
Bu çaba seviyeleri oyun alanında veya API'da seçilebilir ve istemler içinde güçlendirilebilir: Yüksek akıl yürütme için, teşvik edin, Â sonuçlandırmadan önce kapsamlı analiz sağlamak için gerektiği kadar çok akıl yürütme adımını atın. Â Minimal, açıklığa kavuşturmayın, Â Sağlanan bağlamın ötesine geçmeyin.
Temsilciyi Kontrol Etme
Genişletilmiş akıl yürütme, Â aracı hevesinin kalibre edilmesiyle daha da modüle edilebilir-GPT-5'in kullanıcıya verilmeden önce ne kadar proaktif ve kalıcı GPT-5'ini sürdürdüğü:
- Model özerkliğini artırmak için, yüksek akıl yürütme çabalarını şöyle birleştirin: Â Sorunun çözüldüğünden emin olana kadar yanıtınızı detaylandırmaya devam edin. Tüm seçenekleri tüketmedikçe durdurmayın veya daha fazla açıklama talep etmeyin. ”
- Yanıtları kolaylaştırmak için, daha düşük Olguyu ayarlayın ve belirtin, “Bazı belirsizlikler kalsa bile görevi verimli bir şekilde tamamlamaya yönelik önyargı. Bağlam yeterli değilse sonucu geçici olarak işaretleyin.
Pratik ima çok daha özelleştirilebilir bir aracı deneyimdir. Otonom bir model araştırma, sorun giderme veya çok hızlı akıl yürütme için faydalıdır; Rutin veri görevleri ve cephe desteği için en iyisidir.
MEVSE: Derinliğe karşı çıkış uzunluğu
GPT-5 ayrıca, şimdi akıl yürütme çabalarından bağımsız olan bir dibosite parametresi sunmaktadır. Bu, çıkış uzunluğu üzerinde hassas kontrol sağlar ... Eski GPT modellerinde yaygın bir zorluk:
- Düşük Millet: Kısa, doğrudan cevaplar; Arama, uyarılar veya özetin sergilenmeyi yendiği herhangi bir şey için uygundur.
- Orta dağıtım: daha fazla bağlam, destekleyici argümanlar ve açıklamalar 'Teknik genel bakışlar veya karar destek için ideal.
- Yüksek tekerlek: ayrıntılı, kapsamlı çıktılar; Tam raporlar, derinlemesine analiz veya bilgi aktarımı için optimal.
Bu ayrımın güzelliği, farklı tüketim bağlamlarına hızlı hackler olmadan eşleşmesi için yüksek mantıklı, düşük ocak boyutlu bir cevap (özlü ancak derinden mantıklı) veya tersi üretebilmesidir.
özyinelemeli kendi kendini geliştirme ve meta basma
Gelişmiş hızlı mühendisler tarafından doğrulanan son en iyi uygulamalar, özyinelemeli isteme veya modeli yinelemeli olarak kendi kendine eleştireye öğretmeyi ve çıktısını geliştirmenizi önerir. Bu özellikle akıl yürütme yoğun, çok aşamalı görevler için etkilidir:
1. İlk çözüm taslağı ile başlayın.
2. Modele kendi çıktısını değerlendirmesini, zayıflıkları tanımlamasını ve düzeltmeleri önermesini söyleyin.
3. döngüyü her seferinde yeni bir yöne (örneğin, mantık, kanıt, netlik) odaklayarak birkaç tur için tekrarlayın.
4. Tüm iyileştirmeleri yansıtan son, sentezlenmiş bir yanıtla sonuçlandırın.
Her bir inceleme adımı için kalite metriklerini açıkça tanımlayın, örneğin  İlk turda, gerçek doğruluğa odaklanın; ikincisinde, netlik; Üçüncüsü, potansiyel etik endişeler. ”Model, çeşitli kriterler için kendisini çapraz inceledikçe daha derin iç akıl yürütmeyi zorlamaktadır.
Karmaşık görevlerin yapılandırılması: ayrışma ve bağlam yönetimi
Disiplinlerarası sentez gerektiren büyük, çok parçalı sorunlar veya görevler için, modelin yapılandırılmış ayrışma yoluyla yönlendirilmesi kritiktir:
- GPT-5'e "Görevi sıralı alt bileşenlere ayırmaya isteyin."
- Her biri için, bu kısmı bu sırayla ele alma gerekçesini açıklamaya isteyin.
- Her bölümden sonra, bir sonrakine geçmeden önce ara bulguları özetleyin.
- "Sonunda bütünleştirici bir sonucu sentezleme talimatı verin."
Bir  düşünce zincirine benzer ancak daha yüksek bir meta düzeyinde yapılandırılmış olan bu yaklaşım, özellikle bağlam penceresi uzun veya dallanma görevlerini desteklemesi gerektiğinde akıl yürütme kalitesini ve izlenebilirliği büyük ölçüde artırır.
Korumalar, Olumsuz Örnekler ve Kenar Kazası İşleme
Gelişmiş yönlendirmenin bazen gözden kaçan bir boyutu, olumsuz örneklerin ve açık *kenar-kasa talimatlarının dahil edilmesidir *:
- Â Çatışan kanıtlarla karşılaşırsanız, yanıtınızda not edin ve uzlaştırırsanız. '
- Â Genel yanıtlardan kaçının; belirsizlikleri vurgulayın ve nasıl çözülebileceklerini açıklayın.
- Â Herhangi bir gereksinim yetersiz belirlenmişse, en olası varsayımla devam edin ve sonunda belgeleyin.
Bu talimatlar aşırı genelleşmeyi önler ve modeli belirsizliği kabul ederek akıl yürütme zincirini güçlendirmeye zorlar.
Hızlı Optimizer ve Otomatik Kalite Kontrolleri
Hızlı optimizer (oyun alanında veya eşdeğer platformda) kullanın: İstemi yapıştırın, işaretlenmiş belirsizlikleri veya pratik olmayanlıkları gözden geçirin ve önerileri doğrudan entegre edin. Uzun biçimli veya üretim için:
- Referans cevaplarına karşı hızlı çıkışları düzenli olarak test edin.
- Meta-Düzenlemeler kullanın: Â Cevabınızı sağladıktan sonra önyargı, mantıksal hata ve eksiksizliği kontrol edin ve endişeleri işaretleyin. ”
- Yeni gereksinimleri veya kenar vakalarını karşılamak için geliştikçe istemler için sürüm oluşturma.
Genişletilmiş akıl yürütme istemlerinin örnekleri
- Yüksek akıl yürütme, özerk analiz:
 Araştırma görevlisisiniz. Göreviniz, geri vermeden önce kullanıcının sorgusunu tamamen cevaplamaktır. Her ne akıl yürütme, kesinti veya araç çağrısı kullanılması gerekir. Tüm makul yollar tükenene kadar sonlandırmayın; Bulguları özetleyin ve yapılan varsayımlara ek açıklayın.
- Verimli, minimal akıl yürütme:
 Ana konuyu ve duyguları aşağıdakilerden çıkarın. Açık içeriğin ötesine geçmeyin. Belirsizse, “bilinmeyen” olarak işaretleyin. Yalnızca istenen alanları iade edin, ekstra yorum yok.
- Özyinelemeli kendini geliştirme:
 Aşağıdaki soruna teknik bir çözüm hazırlayın. Tamlık ve hata için taslağınızı eleştirin. Yanıtı buna göre gözden geçirin. Her yinelemeyi farklı hata kategorilerine odaklayarak üç kez tekrarlayın, ardından en doğru sürümünüzü iletin. ”
Ortak tuzaklar ve ilaçlar
- Çelişkili istemler: Yürütmeden önce çift kontrol edin veya işaretleme için optimize ediciyi kullanın.
- Durma koşullarının eksikliği: Özellikle aracı kullanım için, açık kriterlerin veya maksimum adımların net sonunu tanımlayın.
- Çıktı Kayması: GPT-5 genellemeye veya korunmaya başlarsa, açık hesap verebilirlik etrafındaki talimatları güçlendirirse, örneğin, Â Şüpheniz varsa, sonunda tüm varsayımları listeleyin.
- Bağlamı Ölmek: Karmaşık görevler için, her zaman modeli daha önceki çıktılara veya konuşma durumuna atıfta bulunmasını hatırlatın. Örnek: Â Sonraki tüm adımlar için 1. adımda belirlenen çerçeveyi kullanmaya devam edin.
Gelişmiş: Araç Çağrı Bütçeleri ve Belirsizlik Politikaları
Özellikle çok hızlı sorgular veya araştırma görevleri için açık sınırlar belirleyin:
- Â Destekleyici kanıt toplamak için harici araçları en fazla 10 kez çağırabilirsiniz. Bağlam yetersiz kalırsa, geçici bir öneri üretin, bilinmeyenleri numaralandırın ve geçici olarak işaretleyin.
- Bu hem kaynak yükünü sınırlar hem de hesaplama açısından pahalı ve gereksiz olabilen mükemmel kesinlik için sonsuz çemberleri önler.
Ampirik Test ve Yinelemeli Optimizasyon
- Temsili bir görev kohortunda dört akıl yürütme çaba seviyesinde de yanıt kalitesi test edin.
- Model liderliğindeki hızlı bilgi istemek: Â Bu istemi analiz edin ve daha iyi görev uyumu için iyileştirmeler önerin. '
- İstikrar, halüsinasyon ve tekrarlanabilirlik için çıktıları izleyin. Karmaşık akıl yürütme için, determinizmi yakalamak ve optimum ayarları tanımlamak için istemi varyant başına beş veya daha fazla çıkış örneği çalıştırmak uygundur.
Son Öneriler
GPT-5'i görevle tam olarak eşleştiren genişletilmiş akıl yürütme için dağıtmak, hızlı dil, model parametreleri ve ampirik olarak yineleme isteğinin kasıtlı ayarlanmasını gerektirir. Her zaman:
- Açık hedefleri ve kısıtlamaları tanımlayın.
- Hızlı optimizer ve meta-basılı kullanın.
- Kullanım durumunuz için akıl yürütme çabasını ve sözünü ayarlayın.
- Modeli, karmaşık görevleri kendi kendine eleştirmeye ve ayrıştırmaya teşvik edin.
- Belirsizlik, önyargı ve çıktı tutarlılığı düzenli olarak kontrol edin.