Machine learning Interview

🖥 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/de/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1729

3.8K viewsApr 15 at 07:48

🖥 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