OpenAI 에서 새로 업데이트 한 o1 프롬프트 조언
이 내용은 openai platform 의 docs 에서 o1 API를 설명할 때 이야기 한 것입니다.
OpenAI o1 프롬프트 작성에 대한 조언
이 모델들은 간단한 프롬프트에서 가장 잘 작동합니다. 몇 가지 프롬프트 엔지니어링 기법, 예를 들어, few-shot 프롬프트 작성이나 모델에게 "단계별로 생각하기"를 지시하는 등의 방법은 성능을 향상시키기보다는 오히려 방해가 될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 권장 사항입니다:
프롬프트를 간결하고 직관적으로 유지하세요: 모델은 장황한 설명 없이 짧고 명확한 지시를 이해하고 응답하는 데 탁월합니다.
연쇄적 사고 프롬프트는 피하세요: 모델은 내부적으로 추론을 수행하므로, "단계별로 생각해보라"거나 "추론 과정을 설명하라"고 지시하는 것은 불필요합니다.
명확성을 위해 구분자를 사용하세요: 세 개의 큰따옴표, XML 태그 또는 섹션 제목과 같은 구분자를 사용하여 입력의 서로 다른 부분을 명확히 표시하면 모델이 각 섹션을 적절하게 해석하는 데 도움이 됩니다.
검색 보강 생성(RAG)에서 추가 컨텍스트를 제한하세요: 추가적인 컨텍스트나 문서를 제공할 때는 모델이 응답을 지나치게 복잡하게 만들지 않도록 가장 관련성이 높은 정보만 포함하세요.
OpenAI o1 Advice on prompting
These models perform best with straightforward prompts. Some prompt engineering techniques, like few-shot prompting or instructing the model to "think step by step," may not enhance performance and can sometimes hinder it. Here are some best practices:
Keep prompts simple and direct: The models excel at understanding and responding to brief, clear instructions without the need for extensive guidance.
Avoid chain-of-thought prompts: Since these models perform reasoning internally, prompting them to "think step by step" or "explain your reasoning" is unnecessary.
Use delimiters for clarity: Use delimiters like triple quotation marks, XML tags, or section titles to clearly indicate distinct parts of the input, helping the model interpret different sections appropriately.
Limit additional context in retrieval-augmented generation (RAG): When providing additional context or documents, include only the most relevant information to prevent the model from overcomplicating its response.
