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如果你能测量性能，提高性能就会更容易。在某些情况下，对提示的修改可能会在几个孤立的示例上获得更好的性能，但在更具代表性的示例集合上可能会导致整体性能下降。因此，为了确定一项改变是否对性能产生了净效益，可能有必要定义一个全面的测试套件（也被称为”评估”）。

通过将其他工具的输出提供给GPT，来弥补GPT的缺点。例如，文本检索系统可以告诉GPT相关的文档。代码执行引擎可以帮助GPT进行数学计算和运行代码。如果一个任务可以由一个工具而非GPT更可靠或高效地完成，那么将其卸载以获得两者的优点。

如果被问到17乘以28，你可能不会立刻知道答案，但是给予时间你仍然可以算出来。同样地，GPTs在试图立即回答问题时会犯更多的推理错误，而不是花时间去计算答案。在答案之前要求一系列的推理过程可以帮助GPTs更可靠地推理出正确的答案。

就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，将任务分解成子任务也是一个好的做法。与较简单的任务相比，复杂任务往往具有更高的错误率。此外，复杂任务通常可以重新定义为由较简单的任务组成的工作流，其中早期任务的输出被用于构建后续任务的输入。