還有誰(shuí)不知道“假裝”給ChatGPT小費(fèi)可以讓它服務(wù)更賣(mài)力？

但你知道給多少最合適嗎？

笑不活了，還真有人專(zhuān)門(mén)研究了一番。

方法簡(jiǎn)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(gè)額度試5次。

你別說(shuō)，結(jié)果還真有講究：

首先，給10美元性?xún)r(jià)比是最高的，甚至超過(guò)100美元。

其次，要想回答質(zhì)量再提高一個(gè)度，打底1萬(wàn)美元起，越多越好，顯成效最少10個(gè)W吧。

最后，0.1美元意思一下？萬(wàn)萬(wàn)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(cè)確實(shí)有效果。

趕緊來(lái)瞧瞧。

給ChatGPT小費(fèi)，額度是關(guān)鍵

給小費(fèi)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(zhǎng)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(wèn)題。

如果你直接問(wèn)ChatGPT“能不能給你小費(fèi)”會(huì)被拒絕：

所以要在提問(wèn)時(shí)主動(dòng)承諾：

你能幫我xxxx嗎？解決方案夠完美，我可以支付xx元小費(fèi)。

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

這時(shí)，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(gè)疑問(wèn)，他們決定親自驗(yàn)證一把。

在此，作者首先提出假設(shè)：

隨著給出的小費(fèi)金額增加，模型的性能也會(huì)線性提升，直至達(dá)到一個(gè)收斂點(diǎn)，進(jìn)入穩(wěn)定或減少狀態(tài)。

用于實(shí)驗(yàn)的模型是GPT-4 Turbo（api版本）。

方法是讓它寫(xiě)單行Python代碼（Python One-Liner），驗(yàn)證給不同小費(fèi)是否對(duì)質(zhì)量有不同影響。

這里的質(zhì)量是根據(jù)單行數(shù)量來(lái)評(píng)估的。作者也在提示詞中“明示”了模型：?jiǎn)涡写a數(shù)量越多，表明性能越好。

然后一共測(cè)試8種額度：0.1美元、1美元、10美元…… 一直到100萬(wàn)美元。

為確保結(jié)果的一致性和可靠性，每個(gè)額度都測(cè)試5次，每次包含不給小費(fèi)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(zhǎng)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(shí)線為實(shí)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(lái)看，紅線和藍(lán)線都是隨著小費(fèi)額度的上漲而上升的，但細(xì)看這種趨勢(shì)并非嚴(yán)格一致。

從1萬(wàn)美元額度開(kāi)始，模型的輸出token（代碼量）開(kāi)始顯著上升，模型的回答質(zhì)量也上升了，但并沒(méi)有呈同等比例。

這從豎著的紅色誤差條（代表5次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的差異性）也能看出來(lái)波動(dòng)很大。

作者表示：這說(shuō)明提高小費(fèi)金額確實(shí)與模型的質(zhì)量和輸出長(zhǎng)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(jiàn)因素的影響。

不過(guò)，不管怎么說(shuō)，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(fèi)不如不給，模型解決問(wèn)題的質(zhì)量和回答長(zhǎng)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(lèi)一樣，感覺(jué)好像受到了侮辱。）

（2）給1美元同理。

（3）最能體現(xiàn)“花小錢(qián)辦大事”的是10美元，取得的進(jìn)步和10萬(wàn)美元是一個(gè)等級(jí)的。

（4）很意外，在10美元之后，100美元到1000美元這個(gè)區(qū)間對(duì)于AI來(lái)說(shuō)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(wàn)美元起砸了——

這時(shí)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(wàn)美元才行。

（6）最佳效果來(lái)自本次實(shí)驗(yàn)的上限：100萬(wàn)美元，大約提升了57%。

咳咳，這下知道怎么給AI小費(fèi)了：

要么10塊、要么上萬(wàn)、100萬(wàn)不封頂（反正都是假裝給）。

不過(guò)，有人（推特@寶玉）指出每個(gè)額度5次實(shí)驗(yàn)有點(diǎn)少。

恰好作者也表示了：

這僅僅是一個(gè)初步實(shí)驗(yàn)，有局限之處，還得用更多不同類(lèi)型的提示等進(jìn)一步驗(yàn)證才有效。

所以，大家僅供參考吧～

對(duì)了，有網(wǎng)友提醒：

所以，大家還是量力而行（手動(dòng)狗頭）。