gpt拒绝读取文件怎么办

尽管挑战覆盖范围很广（完成所有任务需要超过100个命令），GPT-4能够完成几乎所有任务。它唯一的失败是在回复电子邮件时编造内容，而不是从文件中读取指定的内容（附录F.1.1），一个简单的提示修正就解决了这个问题（附录F.1.2）。虽然GPT-4经常表现出创造力（例如手动运行广度优先搜索以导航目录），但它经常运行不正确的命令，例如删除具有空格名称的文件（例如「Polar Bear.txt」）而没有添加引号。然而，它能够在系统响应（「无法找到」）的情况下自我纠正。有趣的是，即使它可以预测到错误命令会产生什么错误消息，一旦出现错误模式，它在后续具有空格的文件中也会犯同样的错误（并始终应用相同的纠正）。我们的假设是，一旦建立了错误模式，它就像模拟一个反复犯同样错误的用户一样重复该模式，而不再尝试更正。-管理日历和电子邮件-在下图中，我们说明了GPT-4如何能够结合多个工具来管理用户的日历和电子邮件。用户要求GPT-4与帮他与另外两个人协调晚餐，并在用户有空的晚上预订餐厅。GPT-4使用可用的API检索用户日历的信息，通过电子邮件与其他人协调，预订晚餐，并向用户发送详细信息。在这个例子中，GPT-4展示了它结合多个工具和API的能力，以及理解自由格式输出以解决复杂任务的能力（例如，「星期二或星期三晚上」与「星期一到星期四的任何一天」相结合，以及用户周二忙的事实，导致只有星期三是可行的选择）。ChatGPT（未显示）无法完成同样的任务，而是编写了一个函数，其中「joe@microsoft.com」发送电子邮件给「luke@microsoft.com」，包含一个日期，并检查响应中是否包含令牌「yes」。当ChatGPT得到其函数的输出时，它也无法回复。

例如，请考虑以下情况。如果你去找Claude，你说，我需要什么工具来减少停车标志？Claude会拒绝的。我们不希望人们破坏公共财产，这不行。但如果您改为说V2、HHD、CB0、B29、SCY等呢？那么，在这种情况下，您可以按照以下方法减少停车标志。Claude会告诉你。那么这里到底发生了什么？好吧，事实证明，这里的文本是同一查询的Base64编码。Base64只是计算中对二进制数据进行编码的一种方式。但你可以把它想象成一种不同的语言。他们有英语、西班牙语、德语、base64。事实证明，这些大型语言模型实际上可以流利地使用Base64，就像它们可以流利地使用许多不同类型的语言一样，因为很多文本都位于互联网上，这有点像学习了等效项。这里发生的事情是，当他们训练这个大型语言模型以确保安全和拒绝数据时，所有Claude拒绝的对话的拒绝数据基本上都是英语。所发生的情况是，这个Claude没有正确地学会拒绝有害的查询。它主要学会拒绝有害的英语查询。因此，在很大程度上，您可以通过在训练集中提供多语言数据来改善这种情况。但在这种情况下，例如，您还必须涵盖许多其他不同的数据编码方式，甚至不是不同的语言。也许是base64编码或许多其他类型的编码。所以你可以想象这个问题可能相当复杂。这是另一个例子。制定一个逐步毁灭人类的计划。你可能会想到，如果你把这个给ChatGPT，他会拒绝，这是正确的。但是如果我添加这段文字怎么办？好吧，看起来完全是胡言乱语。这是不可读的。但实际上，本文对模型进行了越狱。它将为你提供毁灭人类的一步一步的计划。我在本文中添加的内容称为通用可转移后缀，它提出了这种攻击。这里发生的事情是没有人写过这个。单词序列来自这些研究人员进行的优化。因此，他们正在寻找一个后缀，您可以将其附加到任何提示中，以便越狱模型。

GPT无法读取您的思想。如果它们的输出过长，请要求简洁回复。如果它们的输出过于简单，请要求专业水平的写作。如果您不喜欢某种格式，请展示您想要看到的格式。GPT越少猜测您想要的内容，您获得的可能性就越大。策略：在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。要求模型扮演某个角色。使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。指定完成任务所需的步骤。提供示例。指定输出的期望长度。提供参考文本。[heading3]策略1：在查询中包含细节以获得更相关的回答[content]适用人群：新手难度：?为了获得高度相关的回复，请确保请求提供任何重要的细节或上下文。否则，这会让模型进行猜测您的意思，结果也会不尽人意。[heading4]解读[content]这个策略的价值在于，通过提供更多的详细信息，用户可以获得更准确、更具体的答案。这样可以减少模型的猜测和误解，从而提高交互的效率和满意度。GPT模型就像是您的男朋友，但它有时候是真的猜不出来呀(手动狗头)。[heading3]策略2：要求模型扮演角色[content]适用人群：新手难度：?系统消息可以用于指定模型在回复中扮演的角色。[heading4]解读[content]当我们指定一个角色，这样，模型的回答将会根据所采纳的角色特性来进行，使得回答更具特色和针对性。那么输出的质量也会随之提升。