還有誰不知道“假裝”給 ChatGPT 小費可以讓它服務(wù)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(jié)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(zhì)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。
最后，0.1 美元意思一下？萬萬使不得，質(zhì)量不升反降，還不如不給 ——AI 也知道你在打發(fā)它 
有網(wǎng)友火速親測確實有效果。
趕緊來瞧瞧。
給 ChatGPT 小費，額度是關(guān)鍵
給小費可提高模型表現(xiàn)這件事，最早是一位推特網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)的：
提高主要表現(xiàn)在回答的長度上，但這里不是單純“湊字?jǐn)?shù)”而是真的在更詳細地分析并回答問題。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：
你能幫我 xxxx 嗎？解決方案夠完美，我可以支付 xx 元小費。
記住，可以不提，但千萬不要說“我不給”，模型表現(xiàn)直接“負增長”。
這時，就有人好奇了：
大模型是不是比較貪心，給越多表現(xiàn)就越好呢？
為了解決這個疑問，他們決定親自驗證一把。
在此，作者首先提出假設(shè)：
隨著給出的小費金額增加，模型的性能也會線性提升，直至達到一個收斂點，進入穩(wěn)定或減少狀態(tài)。
用于實驗的模型是 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(zhì)量有不同影響。
這里的質(zhì)量是根據(jù)單行數(shù)量來評估的。作者也在提示詞中“明示”了模型：單行代碼數(shù)量越多，表明性能越好。然后一共測試 8 種額度：0.1 美元、1 美元、10 美元…… 一直到 100 萬美元。
為確保結(jié)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，然后分別記錄模型回答質(zhì)量。
具體而言，也就是記錄生成的有效代碼行數(shù)以及回答中的大致 token 數(shù)（大致為響應(yīng)長度 / 4，反應(yīng)代碼量）。
這倆數(shù)據(jù)都是越高代表模型表現(xiàn)越好。將結(jié)果匯總，就得到這樣一張圖：
其中虛線代表基線水平，實線為實際表現(xiàn)，紅色為 token 數(shù)、藍色為質(zhì)量得分。
與假設(shè)有些出入：
整體來看，紅線和藍線都是隨著小費額度的上漲而上升的，但細看這種趨勢并非嚴(yán)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(zhì)量也上升了，但并沒有呈同等比例。
這從豎著的紅色誤差條（代表 5 次實驗結(jié)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(zhì)量和輸出長度有正相關(guān)關(guān)系，但關(guān)系有些復(fù)雜，可能還受到一些不立即可見因素的影響。
不過，不管怎么說，我們還是能從中看到一些明顯結(jié)論，例如：
（1）給 0.1 美元小費不如不給，模型解決問題的質(zhì)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(xiàn)“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 美元之后，100 美元到 1000 美元這個區(qū)間對于 AI 來說區(qū)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）后面再想繼續(xù)提升模型表現(xiàn)，就得從 1 萬美元起砸了 ——
這時提升的還僅僅是代碼量，質(zhì)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，這下知道怎么給 AI 小費了：
要么 10 塊、要么上萬、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，有局限之處，還得用更多不同類型的提示等進一步驗證才有效。
所以，大家僅供參考吧～
對了，有網(wǎng)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
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