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提高GPT系列使用的效率技巧

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简介:
本文章提供了一系列实用的方法和策略,帮助读者提升使用GPT系列模型时的工作效率,涵盖优化代码、调试及应用扩展等方面。 本段落用通俗易懂的语言解释如何与类似于ChatGPT的大型语言模型进行有效对话,以便让它们高效地协助我们。 要更好地使用GPT,最重要的一点是下达明确且清晰的提示词(Prompt)。很多情况下出现答非所问的原因都是因为定义模糊。 ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一款程序。该程序基于GPT-3.5和GPT-4架构的大规模语言模型,并通过强化学习进行训练,除了可以使用人类自然对话的方式与用户交互外,还可以用于复杂的语言工作,包括自动生成文本、自动问答以及编写计算机代码等多种任务。在生成文本方面,ChatGPT可以根据输入的文本内容生成类似的新文本(如剧本、歌曲和企划等)。此外,在回答问题时,它也可以根据给定的问题提供相应的答案。 尽管GPT是当今世界最高水平的自然语言处理模型之一,并且拥有极高的“智商”,但它的“情商”却相对较低。如果没有明确的目标,那么使用者的所有努力都可能如同对牛弹琴一般毫无效果。因此,我们需要学习如何更好地引导它以实现我们的需求。 用户与ChatGPT进行交互的方式是通过提示词(Prompts)。这些提示词实际上就是您向模型发送的执行指令。

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  • GPT使
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    本文章提供了一系列实用的方法和策略,帮助读者提升使用GPT系列模型时的工作效率,涵盖优化代码、调试及应用扩展等方面。 本段落用通俗易懂的语言解释如何与类似于ChatGPT的大型语言模型进行有效对话,以便让它们高效地协助我们。 要更好地使用GPT,最重要的一点是下达明确且清晰的提示词(Prompt)。很多情况下出现答非所问的原因都是因为定义模糊。 ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一款程序。该程序基于GPT-3.5和GPT-4架构的大规模语言模型,并通过强化学习进行训练,除了可以使用人类自然对话的方式与用户交互外,还可以用于复杂的语言工作,包括自动生成文本、自动问答以及编写计算机代码等多种任务。在生成文本方面,ChatGPT可以根据输入的文本内容生成类似的新文本(如剧本、歌曲和企划等)。此外,在回答问题时,它也可以根据给定的问题提供相应的答案。 尽管GPT是当今世界最高水平的自然语言处理模型之一,并且拥有极高的“智商”,但它的“情商”却相对较低。如果没有明确的目标,那么使用者的所有努力都可能如同对牛弹琴一般毫无效果。因此,我们需要学习如何更好地引导它以实现我们的需求。 用户与ChatGPT进行交互的方式是通过提示词(Prompts)。这些提示词实际上就是您向模型发送的执行指令。
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    本教程深入探讨如何优化MySQL数据库查询性能,涵盖索引使用、SQL语句优化及配置调整等关键策略,助您显著提高数据处理速度和系统响应能力。 MySQL 查询性能优化是数据库管理和开发中的一个重要方面。为了实现高效查询性能,需要从多个角度进行考虑:库表结构设计、索引建立以及查询设计等方面都需要合理规划。 一、为何查询速度慢 我们可以将SQL查询看作是一个任务集合体,每个子任务都有其执行时间成本。优化的目标是简化或加速这些子任务的运行。接下来我们将探讨如何提高MySQL查询效率。 二、基础性能优化:减少数据访问量 通常来说,导致查询缓慢的原因主要有两类: 1. 程序是否请求了不必要的大量数据,这可能意味着检索过多行或者列; 2. MySQL服务器是否有分析过量的数据行需求。 是否存在获取多余信息的问题?例如,在多表关联查询中返回全部字段时,实际上我们只需要所需特定的列。使用SELECT *语句可能导致性能问题,因为它会阻止MySQL执行索引覆盖扫描等优化措施,但若能明确所有需要的列,则可以避免这种做法带来的负面影响。 是否重复获取相同的数据?如果频繁地从数据库请求相同的查询结果(如用户头像URL),则应该考虑将这些数据缓存起来以提高性能效率。 三、检查MySQL是否在处理额外记录 完成仅返回所需最小字段后,下一步是确保查询没有扫描过多的记录。可以通过以下指标来衡量: 1. 响应时间 2. 扫描行数 3. 返回行数 这些数据通常会在慢查询日志中被详细记录下来,它们能帮助我们识别出哪些查询在处理过程中进行了不必要的大量扫描。 响应时间由两部分组成:服务时间和等待时间。前者指数据库执行实际操作所需的时间;后者则是服务器因等待资源(如IO读取或行级锁)而暂停的时长。 理想的状况是扫描和返回的行数相等,但在实践中这很难实现。例如,在进行关联查询时,可能需要检查多条记录才能生成一条结果集中的单一行。因此通常情况下,扫描与返回的比例在1:1到10:1之间变化较大。 四、通过EXPLAIN语句的type列可以查看MySQL使用了哪种类型的访问方式来查找数据(如全表扫描或唯一索引等)。这有助于评估查询开销,并考虑从数据库中获取一行记录的成本。合理的索引设计可以帮助优化查询,使其仅读取必要的行数。 然而增加索引并不能保证每次都能减少不必要的扫描次数。如果发现一个查询需要遍历大量数据却只返回少量结果,则可能表明存在性能瓶颈问题。
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