使用大型語言模型(LLM)的明智策略:驗(yàn)證與高效并行在探索大型語言模型(LLM)的潛力時(shí),Kareem Carr強(qiáng)調(diào)了一個(gè)核心原則:避免依賴LLM獲取無法自行驗(yàn)證的信息或執(zhí)行無法核實(shí)的任務(wù)。這一原則為有效利用LLM劃定了清晰的界限,確保信息的準(zhǔn)確性和可靠性。原則一:驗(yàn)證為先Carr明確指出,對于關(guān)鍵性任務(wù),如文獻(xiàn)綜述或?qū)I(yè)研究總結(jié),直接向LLM提問往往不是*選擇,因?yàn)檫@些輸出的驗(yàn)證難度較高。相反,他建議提出更具可操作性和可驗(yàn)證性的請求,如請求一份*評(píng)論文章的清單,這樣既能確保信息的來源可靠,也便于后續(xù)驗(yàn)證。優(yōu)化提示技巧為了提升LLM輸出內(nèi)容的質(zhì)量,Carr分享了幾個(gè)實(shí)用的提示編寫技巧:
- 設(shè)定明確上下文:通過指定信息來源、使用專業(yè)術(shù)語,引導(dǎo)LLM在正確的知識(shí)框架內(nèi)工作。
- 明確*指導(dǎo):對于特定問題,如數(shù)學(xué)求解,明確指示LLM使用特定*,以提高準(zhǔn)確性和效率。
- 定義輸出格式:根據(jù)需求,要求LLM以特定格式(如代碼、數(shù)學(xué)公式、文章等)呈現(xiàn)結(jié)果,便于后續(xù)使用。
驗(yàn)證與多源驗(yàn)證盡管LLM能夠提供豐富的信息,但Carr強(qiáng)調(diào)了對輸出內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)格驗(yàn)證的重要性。這包括檢查信息的一致性、通過搜索引擎驗(yàn)證術(shù)語和來源、甚至編寫代碼進(jìn)行實(shí)測。此外,他還建議多次提問或使用多個(gè)LLM工具,以獲得更全面的視角和更可靠的答案。引用與生產(chǎn)力提升在引用方面,Carr指出LLM有時(shí)會(huì)生成不存在的參考文獻(xiàn),即所謂的“幻覺”問題。然而,他也發(fā)現(xiàn)這些虛構(gòu)的引用中往往包含有價(jià)值的關(guān)鍵詞和術(shù)語,通過進(jìn)一步搜索這些詞匯,可以接近真實(shí)的信息源。至于生產(chǎn)力提升,Carr認(rèn)為LLM雖不能直接將生產(chǎn)力提升數(shù)倍,但在優(yōu)化工作流程、加速繁瑣任務(wù)、輔助學(xué)習(xí)新技能等方面具有顯著作用。他特別提到,LLM幫助他減少了在決策和規(guī)劃上的時(shí)間消耗,使他能更專注于核心任務(wù)。