Примеры промптов Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

February 23, 2025

Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”. Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. https://www.argfx1.com/user/SEO-SEO/ Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Чтобы убедиться, что ответ модели соответствует намерениям пользователя, вы можете попросить её перепроверить и подтвердить с вами перед тем, как переходить к следующим шагам.

Форматирование промптов

Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более точным ответам. В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта. Некоторые большие языковые модели имеют возможность выполнять промптинг без примеров, но это зависит от сложности и знания задачи.

DeepSeek AI

LLM – это черный ящик, но мы открыли его, чтобы понять, можно ли им управлять. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке. Вашей задачей как промпт-инженера является совершенствование способа предоставления более точных инструкций. Однако этого может быть недостаточно для более сложных случаев. В таких ситуациях важно также учитывать контекст и использовать разные элементы в промпте. Другие элементы, которые вы можете предоставить, это входные данные или примеры. Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Zero-shot промптинг – это техника создания промпта без использования примеров. То есть, мы не используем примеры входных и выходных данных, чтобы обучить модель. Имейте в виду, что вам также нужно много экспериментировать, чтобы увидеть, что работает лучше всего. Попробуйте разные инструкции с разными ключевыми словами, контекстами и данными, и посмотрите, что работает лучше всего для вашего конкретного случая использования и задачи. Обычно чем более специфичным и соответствующим контекст для задачи, которую вы пытаетесь выполнить, тем лучше. Мы затронем важность выборки и добавления большего контекста в следующих руководствах. В целом, предоставление примеров действительно помогает в решении некоторых задач. Если применение zero-shot или few-shot промптингов не дает ожидаемых результатов, это может указывать на то, что модель не обладает достаточными знаниями для успешного выполнения задачи. В таком случае стоит начать рассматривать возможность настройки модели или проведения экспериментов с более сложными способами формулировки промптов.

Использование различных формулировок может помочь модели лучше понять задание и получить более разнообразный и творческий результат.
Если ваша задача требует определенных знаний – предоставьте их модели.
Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению.
Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты.
Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах.

Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ В качестве промпт-инженера вам нужно стать лучше в предоставлении более точных инструкций. Модель не очень хорошо работает с количеством слов в ответе, однако всегда четко выполняет запросы на количество предложений или абзацев. Если ваша задача требует определенных знаний – предоставьте их модели. Многократные диалоги, сложные инструкции и тщательно структурированные вводные и выходные данные. Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot). Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода. При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для https://openreview.net достижения оптимальных результатов. Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. Few-shot prompting — это инструмент для работы с искусственным интеллектом, который упрощает взаимодействие с ним повышая точность.