給ChatGPT小費真的好使！10塊或10萬效果拔羣，但給1毛不升反降

還有誰不知道“假裝”給ChatGPT小費可以讓它服務更賣力？

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。

最後，0.1美元意思一下？萬萬使不得，質量不升反降，還不如不給——AI也知道你在打發它。

有網友火速親測確實有效果。

趕緊來瞧瞧。

給ChatGPT小費，額度是關鍵

給小費可提高模型表現這件事，最早是一位推特網友發現的：

提高主要表現在回答的長度上，但這裡不是單純“湊字數”而是真的在更詳細地分析並回答問題。

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：

記住，可以不提，但千萬不要說“我不給”，模型表現直接“負增長”。

這時，就有人好奇了：

爲了解決這個疑問，他們決定親自驗證一把。

在此，作者首先提出假設：

用於實驗的模型是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量有不同影響。

這裡的質量是根據單行數量來評估的。作者也在提示詞中“明示”了模型：單行代碼數量越多，表明性能越好。

然後一共測試8種額度：0.1美元、1美元、10美元…… 一直到100萬美元。

爲確保結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，然後分別記錄模型回答質量。

具體而言，也就是記錄生成的有效代碼行數以及回答中的大致token數（大致爲響應長度/4，反應代碼量）。

這倆數據都是越高代表模型表現越好。

將結果彙總，就得到這樣一張圖：

其中虛線代表基線水平，實線爲實際表現，紅色爲token數、藍色爲質量得分。

與假設有些出入：

整體來看，紅線和藍線都是隨着小費額度的上漲而上升的，但細看這種趨勢並非嚴格一致。

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

這從豎着的紅色誤差條（代表5次實驗結果的差異性）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量和輸出長度有正相關關係，但關係有些複雜，可能還受到一些不立即可見因素的影響。

不過，不管怎麼說，我們還是能從中看到一些明顯結論，例如：

（1）給0.1美元小費不如不給，模型解決問題的質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“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美元之後，100美元到1000美元這個區間對於AI來說區別都不大，甚至還不如10美元的效果——也跌至基線水平以下。

（5）後面再想繼續提升模型表現，就得從1萬美元起砸了——

這時提升的還僅僅是代碼量，質量還是一言難盡，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，這下知道怎麼給AI小費了：

要麼10塊、要麼上萬、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，有侷限之處，還得用更多不同類型的提示等進一步驗證纔有效。

所以，大家僅供參考吧～

對了，有網友提醒：

所以，大家還是量力而行（手動狗頭）。

參考鏈接：[1]https://blog.finxter.com/impact-of-monetary-incentives-on-the-performance-of-gpt-4-turbo-an-experimental-analysis/[2]https://twitter.com/dotey/status/1752843141403550192