要让 GPT 写出可靠的代码，可以参考以下方法：
这个策略描述了在需要进行复杂计算时，如何正确地使用GPT模型。GPT模型有以下几个特点：GPT模型本身不能被完全依赖来准确地执行算术或长时间的计算。在需要这样的计算时，可以指导模型编写并运行代码，而不是让模型自己进行计算。特别地，可以指导模型将要运行的代码放入一个指定的格式中，例如使用三个反引号（backticks）。代码产生的输出可以被提取并运行。如果需要，代码执行引擎（例如Python解释器）的输出可以作为输入提供给模型，以供下一个查询使用。我们再结合一个案例来理解：假设你想知道1000以内的所有质数。直接询问GPT可能不会得到完整或准确的答案（当遇到不稳定的计算情况，都可以使用该策略）。但你可以这样做：1、请GPT编写一段代码。编写代码时，使用GPT-3.5/GPT-4都可以，GPT-4写复杂代码的能力更强。2、开启新的对话，把代码作为输入给到模型。在执行代码时，建议使用GPT-4的代码解释器来提问。3、输入指定数字，让模型充当代码执行器来运行代码。并得出了完整且正确的答案。大家看见没，即使我们不懂编程知识，但是我们可以利用该策略生成一段代码，并且结合GPT-4提供的代码解释器来执行代码，就可以拿到更加准确的答案。毕竟规规矩矩的代码是比偶尔犯傻的GPT模型，在计算负责逻辑的场景时更加靠谱呀。那对于程序开发人员的辅助作用就更大了。我相信优秀的程序员可以玩出花来！效果一般，好吧，我承认我还不够优秀，哈哈。
附录OpenAI Playground是什么，怎么用？[heading2]六个能提高输出质量的核心提示词策略[heading3]Test changes systematically5.2需要做精确计算的时候：用代码、或调API Use code execution to performmore accuratecalculations or call external APIsGPTs cannot be relied upon to perform arithmetic or long calculations accurately on their own.In cases where this is needed,a model can be instructed towrite and run code instead ofmaking its own calculations.In particular,a model can be instructed to put code that ismeant to be run into a designated format such as triple backtics.A er an output is produced,the code can be extracted and run.Finally,if necessary,the output from the code execution engine(i.e.Python interpreter)can be provided as an input to themodel for the next query.Another good use case for code execution is calling external APIs.If a model is instructed in the proper use of an API,it can write code that makes use of it.Amodel can be instructed in how to use an API by providing it with documentation and/or code samples showing how to use the API.WARNING:Executing code produced by a model is not inherently safe and precautions should be taken in any application that seeks to do this.In particular,a sandboxed code execution environment is needed to limit the harm that untrusted code could cause.（这段没有逐字翻译）GPT算数有可能不靠谱。在较长的计算里，它很有可能在“打酱油”。真的需要算，最好是让它写代码去算。运行代码输出结果后，再丢回给模型继续处理。写Python代码求实数根的用例
不能依赖GPT自行准确地执行算术或长计算。在需要的情况下，可以指示模型编写和运行代码，而不是进行自己的计算。特别是，可以指示模型将要运行的代码放入指定的格式中，例如三重反引号。生成输出后，可以提取并运行代码。最后，如果有必要，可以将代码执行引擎（即Python解释器）的输出作为输入提供给下一个查询的模型。|系统|您可以通过用三重反引号将其括起来来编写和执行Python代码，例如，```code goes here```。使用它来执行计算。||-|-||用户|找出以下多项式的所有实值根：3*x5-5*x4-3*x**3-7*x-10。|代码执行的另一个好用例是调用外部API。如果指导模型正确使用API，则它可以编写使用它的代码。通过向模型提供说明如何使用API的文档和/或代码示例，可以指导模型如何使用API。警告：执行模型生成的代码本身并不安全，任何试图执行此操作的应用程序都应采取预防措施。特别是，需要一个沙盒代码执行环境来限制不受信任的代码可能造成的危害。