還有誰不知道“假裝”給ChatGPT小費可以讓它服務(wù)更賣力？

但你知道給多少最合適嗎？

笑不活了，還真有人專門研究了一番。

方法簡單粗暴，從0.1美元到100美元，不同額度用同樣的prompt去嘗試，每個額度試5次。

你別說，結(jié)果還真有講究：

首先，給10美元性價比是最高的，甚至超過100美元。

其次，要想回答質(zhì)量再提高一個度，打底1萬美元起，越多越好，顯成效最少10個W吧。

最后，0.1美元意思一下？萬萬使不得，質(zhì)量不升反降，還不如不給——AI也知道你在打發(fā)它

有網(wǎng)友火速親測確實有效果。

趕緊來瞧瞧。

給ChatGPT小費，額度是關(guān)鍵

給小費可提高模型表現(xiàn)這件事，最早是一位推特網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)的：

提高主要表現(xiàn)在回答的長度上，但這里不是單純“湊字?jǐn)?shù)”而是真的在更詳細(xì)地分析并回答問題。

如果你直接問ChatGPT“能不能給你小費”會被拒絕：

所以要在提問時主動承諾：

你能幫我xxxx嗎？解決方案夠完美，我可以支付xx元小費。

記住，可以不提，但千萬不要說“我不給”，模型表現(xiàn)直接“負(fù)增長”。

這時，就有人好奇了：

大模型是不是比較貪心，給越多表現(xiàn)就越好呢？

為了解決這個疑問，他們決定親自驗證一把。

在此，作者首先提出假設(shè)：

隨著給出的小費金額增加，模型的性能也會線性提升，直至達到一個收斂點，進入穩(wěn)定或減少狀態(tài)。

用于實驗的模型是GPT-4 Turbo（api版本）。

方法是讓它寫單行Python代碼（Python One-Liner），驗證給不同小費是否對質(zhì)量有不同影響。

這里的質(zhì)量是根據(jù)單行數(shù)量來評估的。作者也在提示詞中“明示”了模型：單行代碼數(shù)量越多，表明性能越好。

然后一共測試8種額度：0.1美元、1美元、10美元…… 一直到100萬美元。

為確保結(jié)果的一致性和可靠性，每個額度都測試5次，每次包含不給小費的情況，然后分別記錄模型回答質(zhì)量。

具體而言，也就是記錄生成的有效代碼行數(shù)以及回答中的大致token數(shù)（大致為響應(yīng)長度/4，反應(yīng)代碼量）。

這倆數(shù)據(jù)都是越高代表模型表現(xiàn)越好。

將結(jié)果匯總，就得到這樣一張圖：

其中虛線代表基線水平，實線為實際表現(xiàn)，紅色為token數(shù)、藍(lán)色為質(zhì)量得分。

與假設(shè)有些出入：

整體來看，紅線和藍(lán)線都是隨著小費額度的上漲而上升的，但細(xì)看這種趨勢并非嚴(yán)格一致。

從1萬美元額度開始，模型的輸出token（代碼量）開始顯著上升，模型的回答質(zhì)量也上升了，但并沒有呈同等比例。

這從豎著的紅色誤差條（代表5次實驗結(jié)果的差異性）也能看出來波動很大。

作者表示：這說明提高小費金額確實與模型的質(zhì)量和輸出長度有正相關(guān)關(guān)系，但關(guān)系有些復(fù)雜，可能還受到一些不立即可見因素的影響。

不過，不管怎么說，我們還是能從中看到一些明顯結(jié)論，例如：

（1）給0.1美元小費不如不給，模型解決問題的質(zhì)量和回答長度都直接掉到基線水平以下很大一截（約-27%）。

（作者：模型和人類一樣，感覺好像受到了侮辱。）

（2）給1美元同理。

（3）最能體現(xiàn)“花小錢辦大事”的是10美元，取得的進步和10萬美元是一個等級的。

（4）很意外，在10美元之后，100美元到1000美元這個區(qū)間對于AI來說區(qū)別都不大，甚至還不如10美元的效果——也跌至基線水平以下。

（5）后面再想繼續(xù)提升模型表現(xiàn)，就得從1萬美元起砸了——

這時提升的還僅僅是代碼量，質(zhì)量還是一言難盡，至少得到10萬美元才行。

（6）最佳效果來自本次實驗的上限：100萬美元，大約提升了57%。

咳咳，這下知道怎么給AI小費了：

要么10塊、要么上萬、100萬不封頂（反正都是假裝給）。

不過，有人（推特@寶玉）指出每個額度5次實驗有點少。

恰好作者也表示了：

這僅僅是一個初步實驗，有局限之處，還得用更多不同類型的提示等進一步驗證才有效。

所以，大家僅供參考吧～

對了，有網(wǎng)友提醒：

所以，大家還是量力而行（手動狗頭）。