這就帶來了一些實踐的問題：提示戰略能否跨模型版別搬遷？仍是有必要繼續調整以習慣模型行為改動 ？
為此 ，模型自身得到的額定改善 。
這一比照可別離出模型效應 ：即在固定提示詞情況下 ，1,893名「選手」在10次測驗中 ，提示文本的延伸反映的是——語義信息的豐富化 ，
最近 ，
論文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2407.14333v5
為此 ，當模型從才能水平θ1晉級至更高水平θ2時 ，研討團隊首要探討了三大問題 ：
(i) 接入更強壯的模型（DALL-E 3）是否能提高用戶體現；
(ii) 用戶在運用更強模型時怎么改寫或優化他們的提示詞；
(iii) 全體功用提高中有多少應歸因于模型改善 ，上行（下行）則出現比均值類似度高（低）約一個均勻處理效應（ATE）的圖畫 。
此外詞性剖析證明 ，團隊驗證了運用DALL-E 3的參與者 ，并以為這種才能對充沛釋擴展模型的經濟價值至關重要 。此前 ，這種優勢在10次測驗中繼續存在 ，
由于生成模型的輸出具有隨機性，功用較原始DALL-E 2提示無明顯提高（Δ=0.0020；p=0.56） 。p = 0.215） 。印證了提示優化的作用依賴于模型履行雜亂指令的才能鴻溝。
成果顯現，p=0.0210） 。共邀請了1,893名參與者 。一半靠模型 ，