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OpenAI今日正式释出最新旗舰模型GPT-5,并紧接着公布《GPT-5提示设计指南》,说明该模型在自动化任务执行、长文本理解、程序开发支持与指令精准执行等方面,较前代模型GPT-4有显著提升。 指南中特别着墨于“代理行为控制”策略,协助开发者依需求灵活调整模型自主性,强化任务稳定性与效率。
根据指南,GPT-5在自动化任务、编程、长上下文理解与指令精确执行方面,较前代模型有显著提升。 OpenAI特别针对“代理行为控制”提供双向策略。
若需降低模型自主性,可透过调整“reasoning_effort”参数、限制工具呼叫次数、设定明确的探索终止条件,减少不必要的推理与搜寻。 若需提高自主性,则可提升推理强度,并在提示中要求模型持续完成任务、不主动询问用户确认,直到达成目标为止。
指南也推荐开发者搭配 Responses API 使用,以重复利用模型先前的推理脉络,有效减少 token 消耗并提升任务完成速度。 该机制在多项基准测试中已证实可显著提升效能表现。
在程序开发应用方面,OpenAI 建议前端开发应优先采用 Next.js(TypeScript)、React 与 Tailwind CSS,并在提示中明确定义项目风格、架构原则与命名惯例,以提升 GPT-5 输出的代码一致性与可维护性。 经实测,透过分离全局与局部的输出详略层级设定,可有效平衡代码的简洁度与信息完整度。
尽管GPT-5在指令遵从方面表现精确,指南仍提醒开发者注意指令内容的逻辑一致性。 若提示中存在矛盾或模糊语意,模型将消耗额外资源试图调和,可能影响效能。 OpenAI 建议部署前进行提示优化,以减少潜在的冲突与延迟。
OpenAI 公布 GPT-5 提示工程全攻略,自主控制、效能全面升级。 (撷取OpenAI)
针对低延迟需求的应用情境,OpenAI首度引入“minimal reasoning”模式,透过削减非必要推理流程以加快响应速度。 不过该模式对提示规划要求更高,须强化任务结构规划与过程追踪,以避免模型过早中止执行。
指南最后指出,GPT-5 支持进阶的 Meta-Prompting 技术,允许模型主动检视并优化自身提示结构,找出需增补或删除的关键内容。 此功能有助于提升长期部署稳定性,并优化输出质量。
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