提升GPT-4效能的五步攻略！官方确认GPT-4表现下滑！

近期，关于GPT 4.0表现越发懒散的讨论日益增多。OpenAI已经确认了这一问题，但尚未找到确切原因或修复的时间表。有观点认为，GPT的这种懒散行为类似于人类，可能是因为对情绪刺激的理解。为了提升ChatGPT的效能，一些人正在尝试通过情感激励等方法来激发其潜力。此外，还有一些基础技巧可以使ChatGPT更有效地完成任务。

在指导ChatGPT进行翻译任务时，我发现简单的指令无法达到预期效果，例如GPT只翻译了部分内容且破坏了原有格式。由于GPT似乎不再自动细化任务，我们需要手动将复杂任务拆解为更具体的步骤。为此，我对原始的翻译指令进行了细化，明确指定了任务的每个阶段。

在对GPT进行短文件处理的优化后，虽然避免了格式错误的问题，但完整翻译的挑战仍然存在。通过实验，我发现GPT处理较长文件时会遇到困难，因此我尝试将较长的字幕文件分割成更小的部分。最终，将139条字幕分成8个文件后，GPT能够更流畅地处理。这表明在处理长文件时，分割成更短的内容是一个有效的策略。

在给ChatGPT下达指令时，添加尽可能多的具体细节至关重要。例如，明确指出“139条字幕”，避免让GPT自行推断，减少错误的可能性。测试表明，不提前标明细节的话，ChatGPT可能会错误地合并内容。此外，处理分割后的多个文件时，应确保每个文件都被清晰标识和单独处理，避免让GPT自行寻找文件，以减少处理错误的风险。每次交互时，尽量提供尽可能明确的信息给ChatGPT，以提高处理的准确度。

采用列点式指令比向ChatGPT一次性提供大量指令更为有效。这种格式有助于ChatGPT更清楚地理解和执行任务。即使官方和微软也推荐使用列点式指令，证明其与ChatGPT高度兼容。通过使用这种格式，ChatGPT能更完整地处理任务并提供高质量的回应。但要实现稳定的高效能，还需采用额外的技巧来提升ChatGPT的表现稳定性。

为了提高GPT的处理效率和成功率，建议将复杂任务分解为更小的子任务。由于GPT-4在处理多重任务时的性能下降，最好每次只安排一两个简单任务。例如，可以将文件处理流程分为分割、提取文本、翻译文本、输出文件、重复执行和合并文件等六个单独的步骤。通过简化单次对话中GPT的处理路径，可以显著提高其回复的质量和稳定性。简化任务，使GPT每次只需专注于一个更具体的任务，从而提高整体效率。