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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
Mixtral 8x22B是一个开源的GPT-4模型，可用于商业用途。它是一个基本模型，不像ChatGPT那样是一个经过优化的指令模型。基本模型的提示方式不同，需要理解模型的思维方式。添加示例可以提高模型输出的可靠性。解析基本模型的输出是一个挑战，但使用“模型引导”技术可以帮助。还有许多其他有效的技术可以提高基本模型的性能。
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关键要点
- Mixtral 8x22B 是一个开源的 GPT-4 模型，可以用于商业用途。
- 它是一个基础模型，不同于指令优化型模型，如 ChatGPT。
- 基础模型的提示方式需要全新的思维方式，不能简单描述期望的结果。
- 基础模型的表现力超出 ChatGPT，但提示工作更具挑战性。
- 理解基础模型是其训练数据的反映，可以帮助创造更好的输出。
- 通过添加示例可以提高基础模型的输出可靠性，少样本提示效果显著。
- 解析基础模型的输出是一个主要挑战，使用“模型引导”技术可以改善解析。
- 可以通过模拟 Python 解释器的方式来提高基础模型的输出效果。
- 使用基础模型的提示方式与聊天或指导模型大相径庭，需适应新的方法。
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