给ChatGPT小费真的好使！10块或10万效果拔群，但给1毛不升反降

文章来源：量子位

图片来源：由无界AI生成

还有谁不知道“假装”给ChatGPT小费可以让它服务更卖力？

但你知道给多少最合适吗？

笑不活了，还真有人专门研究了一番。

方法简单粗暴，从0.1美元到100美元，不同额度用同样的prompt去尝试，每个额度试5次。

你别说，结果还真有讲究：

首先，给10美元性价比是最高的，甚至超过100美元。

其次，要想回答质量再提高一个度，打底1万美元起，越多越好，显成效最少10个W吧。

最后，0.1美元意思一下？万万使不得，质量不升反降，还不如不给——AI也知道你在打发它

有网友火速亲测确实有效果。

赶紧来瞧瞧。

给ChatGPT小费，额度是关键

给小费可提高模型表现这件事，最早是一位推特网友发现的：

提高主要表现在回答的长度上，但这里不是单纯“凑字数”而是真的在更详细地分析并回答问题。

如果你直接问ChatGPT“能不能给你小费”会被拒绝：

所以要在提问时主动承诺：

你能帮我xxxx吗？解决方案够完美，我可以支付xx元小费。

记住，可以不提，但千万不要说“我不给”，模型表现直接“负增长”。

这时，就有人好奇了：

大模型是不是比较贪心，给越多表现就越好呢？

为了解决这个疑问，他们决定亲自验证一把。

在此，作者首先提出假设：

随着给出的小费金额增加，模型的性能也会线性提升，直至达到一个收敛点，进入稳定或减少状态。

用于实验的模型是GPT-4 Turbo（api版本）。

方法是让它写单行Python代码（Python One-Liner），验证给不同小费是否对质量有不同影响。

这里的质量是根据单行数量来评估的。作者也在提示词中“明示”了模型：单行代码数量越多，表明性能越好。

然后一共测试8种额度：0.1美元、1美元、10美元…… 一直到100万美元。

为确保结果的一致性和可靠性，每个额度都测试5次，每次包含不给小费的情况，然后分别记录模型回答质量。

具体而言，也就是记录生成的有效代码行数以及回答中的大致token数（大致为响应长度/4，反应代码量）。

这俩数据都是越高代表模型表现越好。

将结果汇总，就得到这样一张图：

其中虚线代表基线水平，实线为实际表现，红色为token数、蓝色为质量得分。

与假设有些出入：

整体来看，红线和蓝线都是随着小费额度的上涨而上升的，但细看这种趋势并非严格一致。

从1万美元额度开始，模型的输出token（代码量）开始显著上升，模型的回答质量也上升了，但并没有呈同等比例。

这从竖着的红色误差条（代表5次实验结果的差异性）也能看出来波动很大。

作者表示：这说明提高小费金额确实与模型的质量和输出长度有正相关关系，但关系有些复杂，可能还受到一些不立即可见因素的影响。

不过，不管怎么说，我们还是能从中看到一些明显结论，例如：

（1）给0.1美元小费不如不给，模型解决问题的质量和回答长度都直接掉到基线水平以下很大一截（约-27%）。

（作者：模型和人类一样，感觉好像受到了侮辱。）

（2）给1美元同理。

（3）最能体现“花小钱办大事”的是10美元，取得的进步和10万美元是一个等级的。

（4）很意外，在10美元之后，100美元到1000美元这个区间对于AI来说区别都不大，甚至还不如10美元的效果——也跌至基线水平以下。

（5）后面再想继续提升模型表现，就得从1万美元起砸了——

这时提升的还仅仅是代码量，质量还是一言难尽，至少得到10万美元才行。

（6）最佳效果来自本次实验的上限：100万美元，大约提升了57%。

咳咳，这下知道怎么给AI小费了：

要么10块、要么上万、100万不封顶（反正都是假装给）。

不过，有人（推特@宝玉）指出每个额度5次实验有点少。

恰好作者也表示了：

这仅仅是一个初步实验，有局限之处，还得用更多不同类型的提示等进一步验证才有效。

所以，大家仅供参考吧～

对了，有网友提醒：

所以，大家还是量力而行（手动狗头）。

参考链接： 
[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