Close Menu
    Trending
    • Why Care About Prompt Caching in LLMs?
    • How Vision Language Models Are Trained from “Scratch”
    • Why physical AI is becoming manufacturing’s next advantage
    • Personalized Restaurant Ranking with a Two-Tower Embedding Variant
    • A Tale of Two Variances: Why NumPy and Pandas Give Different Answers
    • How to Build Agentic RAG with Hybrid Search
    • Building a strong data infrastructure for AI agent success
    • Defense official reveals how AI chatbots could be used for targeting decisions
    ProfitlyAI
    • Home
    • Latest News
    • AI Technology
    • Latest AI Innovations
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    ProfitlyAI
    Home » OpenAI har släppt en omfattande prompt guide för GPT-4.1
    Latest AI Innovations

    OpenAI har släppt en omfattande prompt guide för GPT-4.1

    ProfitlyAIBy ProfitlyAIApril 26, 2025No Comments2 Mins Read
    Share Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Reddit Telegram Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email


    OpenAI har nyligen släppt en omfattande vägledning för prompting och användning av GPT-4.1-modellen, vilket ger användare strategier för hur de effektivt kan interagera med den nya modellen. Denna vägledning betonar vikten av tydliga instruktioner och strukturerade prompts för att optimera modellens prestanda.

    Denna vägledning är värdefull för alla som vill optimera sin användning av GPT-4.1 och förbättra sina interaktioner med modellen. Genom att följa dessa principer kan användare göra betydande framsteg i hur de utformar sina prompts och får mer tillförlitliga och användbara svar.

    Exempel på strukturerad immediate för GPT-4.1

    RISEN-ramverket (Roll, Enter, Steg, Förväntning, Avgränsning) är ett av flera effektiva sätt att strukturera prompts för GPT-4.1:

    iniRoll: [Definiera AI:ns roll. T.ex. Rådgivare, Skapare]  
    Enter: [Ge detaljerad information. T.ex. Specifik fråga eller ämne]  
    Steg: [Skissera tydliga steg. T.ex. Börja med en översikt, fördjupa sedan i detaljer]  
    Förväntning: [Ange önskat resultat. T.ex. En omfattande guide, en kort sammanfattning]  
    Avgränsning: [Ange begränsningar, restriktioner eller fokusområden. T.ex. ordgräns, fokus på kostnadseffektiva alternativ]  
    

    Exempel på specifika användningsområden

    Olika prompttekniker passar olika väl för olika typer av uppgifter:

    • Few-shot prompting: Särskilt effektivt för att visa modellen exakt vad du förväntar dig.
    • Chain of Thought (CoT): Utmärkt för downside som kräver logiskt resonemang i flera steg.
    • Least to Most Prompting: Effektivt för att bryta ner komplexa downside i mindre, hanterbara delar.

    För en visuell genomgång av tekniker och strategier för att använda GPT-4.1, finns det flera YouTube-tutorials som förklarar de nya funktionerna och hur man bäst utnyttjar dem. OpenAIs officiella kanaler och tekniska bloggar ger också uppdateringar.

    Mer data:

    1. OpenAI Cookbook – GPT-4.1 Prompting Guide på GitHub
    2. OpenAI weblog – GPT-4.1 Prompting Guide
    3. Reddit-diskussion om OpenAIs senaste prompting guide för GPT-4.1
    4. GPT-4.1 prompting guide på Gist



    Source link

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Previous ArticleBehind the Magic: How Tensors Drive Transformers
    Next Article Character AI AvatarFX kan nu göra foton och karaktärer levande i videoform
    ProfitlyAI
    • Website

    Related Posts

    Latest AI Innovations

    TeeDIY: Features, Benefits, Alternatives and Pricing

    March 11, 2026
    Latest AI Innovations

    What Most B2B Contact Data Comparisons Get Wrong

    March 10, 2026
    Latest AI Innovations

    SocialPost AI: Features, Benefits, and Alternatives

    February 12, 2026
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Top Posts

    Using Python to Build a Calculator

    September 16, 2025

    Personal Skill Development & Career Advancement

    April 10, 2025

    The Machine Learning “Advent Calendar” Day 4: k-Means in Excel

    December 4, 2025

    Explainable Anomaly Detection with RuleFit: An Intuitive Guide

    July 4, 2025

    New method efficiently safeguards sensitive AI training data | MIT News

    April 11, 2025
    Categories
    • AI Technology
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    • Latest AI Innovations
    • Latest News
    Most Popular

    Agentic AI: Implementing Long-Term Memory

    June 24, 2025

    Hidden Gems in NumPy: 7 Functions Every Data Scientist Should Know

    October 21, 2025

    The Subset Sum Problem Solved in Linear Time for Dense Enough Inputs

    December 18, 2025
    Our Picks

    Why Care About Prompt Caching in LLMs?

    March 13, 2026

    How Vision Language Models Are Trained from “Scratch”

    March 13, 2026

    Why physical AI is becoming manufacturing’s next advantage

    March 13, 2026
    Categories
    • AI Technology
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    • Latest AI Innovations
    • Latest News
    • Privacy Policy
    • Disclaimer
    • Terms and Conditions
    • About us
    • Contact us
    Copyright © 2025 ProfitlyAI All Rights Reserved.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.