Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Машинное обучение

🖥 OpenAI опубликовала новое руководство по промптингу для GPT-4

🖥 OpenAI опубликовала новое руководство по промптингу для GPT-4.1. Это полезный ресурс для улучшения работы с моделью. В руководство включен подробный "агентный промпт" (Agentic Prompt). Именно этот промпт OpenAI использовала для достижения рекордно высокого балла в сложном бенчмарке по разработке ПО SWE-bench Verified. Что представляет собой этот агентный промпт? Это, по сути, детальная инструкция для GPT-4, нацеленная на автономное решение задач по исправлению кода в репозиториях. Ключевые принципы, заложенные в нем: - Глубокое понимание: Сначала тщательно изучить проблему. - Исследование: Проанализировать кодовую базу. - Планирование: Разработать четкий пошаговый план. - Тестирование: Часто запускать тесты после каждого шага. - Итерация: Повторять процесс до полного решения проблемы. - Строгая верификация: Убедиться в корректности и надежности решения - Автономность: Работать с предоставленными проектами без доступа к интернету и не завершать работу до полного решения. Этот

🖥 OpenAI опубликовала новое руководство по промптингу для GPT-4.1.

Это полезный ресурс для улучшения работы с моделью.

В руководство включен подробный "агентный промпт" (Agentic Prompt).

Именно этот промпт OpenAI использовала для достижения рекордно высокого балла в сложном бенчмарке по разработке ПО SWE-bench Verified.

Что представляет собой этот агентный промпт?

Это, по сути, детальная инструкция для GPT-4, нацеленная на автономное решение задач по исправлению кода в репозиториях. Ключевые принципы, заложенные в нем:

- Глубокое понимание: Сначала тщательно изучить проблему.

- Исследование: Проанализировать кодовую базу.

- Планирование: Разработать четкий пошаговый план.

- Тестирование: Часто запускать тесты после каждого шага.

- Итерация: Повторять процесс до полного решения проблемы.

- Строгая верификация: Убедиться в корректности и надежности решения

- Автономность: Работать с предоставленными проектами без доступа к интернету и не завершать работу до полного решения.

Этот подход демонстрирует, как структурированные, пошаговые инструкции с акцентом на тестирование и итерацию могут значительно повысить эффективность ИИ в сложных задачах программирования.

📚 Руководство