如果你曾经发现自己对像ChatGPT这样的AI对话模型的功能感到惊讶，但希望它们能够提供更精致或更深入的答案，你会很高兴知道有一种简单而有效的技术可以实现这一点：为AI自我评估创建反馈循环。这种方法对于那些希望从模型中提取高质量、精细响应的人来说特别有用，使交互感觉更加动态和个性化。
您可能已经知道 ChatGPT 旨在以自回归方式运行。通俗地说，这意味着它一次生成一个令牌的输出，利用所有以前的令牌作为上下文。这种自回归性质允许模型提供精细和上下文感知的答案。诀窍是让 ChatGPT 参与迭代对话，这本质上意味着将自己的输出作为新输入反馈回去。
聊天GPT反馈循环
以下是其工作原理的概要：
- 初始查询：首先将您的第一个问题或陈述发送到 ChatGPT。
- 评估输出：评估收到的答案的质量和相关性。
- 制定后续工作：使用初始响应作为下一个查询的基础。
- 冲洗并重复：继续此过程以迭代方式优化模型的输出。
例如，如果你最初的问题是关于区块链技术在供应链管理中的作用，并且你得到的答案有点切中要害，但不够详细，你可以引用该答案的一部分，并要求进一步澄清或证据。这样，每个新提示都会优化对话，理想情况下可以提高对话的质量。
人工智能自我评估流程
如果你想知道这在实际环境中会是什么样子，All About AI 制作了一个演示视频，展示了如何使用自我评估系统中的反馈循环来思考想法并生成虚构的 Netflix 电视剧。在收到提示后，ChatGPT 会更深入地研究其最初的想法，以更深入地研究其最初的想法，要求澄清模棱两可的地方，甚至挑战其推理。
AI 反馈循环的优点和局限性
但是，该技术并非没有局限性。迭代过程的质量在很大程度上取决于您后续问题的质量。模糊或过于笼统的查询不太可能产生精致或有见地的响应。深思熟虑和有针对性的问题是你在这里最好的盟友。
使用反馈循环进行AI自我评估的众多好处包括：
- 动态交互：对话适应您不断变化的需求，从而提供更加个性化的体验。
- 理解深度：此方法使您能够探测模型的知识和功能。
此外，虽然反馈循环方法确实改善了模型的输出，但它并不是一根魔杖，会突然使ChatGPT变得无所不知。模型的响应仍然受到其训练数据的范围和固有限制的约束。因此，虽然它是一个有价值的工具，但期望应该保持现实。
在 ChatGPT 等平台中为 AI 自我评估创建反馈循环，为更细致、上下文丰富的交互开辟了一系列可能性。通过遵循一组简单的步骤并仔细制作提示，您可以导航到更有意义和更有见地的对话。对于一个微妙的时代来说，这是一种细致入微的方法，它将对话的力量重新掌握在你的手中。
