צ'אטGPT: שמונה טכניקות פרומפט שעליך ללמוד (מבלי לדבר שטויות!)

יכול יהיה ששמעת או לא שמעת על הנדסה ברמת AI. מהותה בקישור יעיל לקומוניקציה עם AI כדי לשגשג.

רוב האנשים אינם יודעים איך ליצור הוראות טובות.

אולם, זהה הופך להיות מיומנות חשובה מתמיד…
כי פסולת ב = פסולת חוצה.

כאן יש את הטכניקות הכי חשובות שאתה זקוק להן עבור עידוד 👇

אני אקרא למודל של שפה כ-LM.

דוגמאות לדגמים של שפה הם ChatGPT של @OpenAI ו-Claude של @AnthropicAI.

1. מכתב/תפקיד גורם מוביל

הקצה תפקיד לאינטיליגנציה מלאכותית.

דוגמה: "אתה מומחה ב X. עזרת לאנשים לעשות Y במשך 20 שנה. המטרה שלך היא לתת את הייעוץ הטוב ביותר על X.
השב "הבנתי" אם הבנת את הבקשה."

תוסף חזק הוא הבא:

‘תמיד עליך לשאול שאלות לפני שאתה עונה כדי שתוכל להבין טוב יותר מה השאלהינו מחפש.’

אני אדבר על כך למה זה כל כך חשוב מיד נציין זאת.

2. סימולציות בקוד פתורות

CoT מייצג את 'שרשרת המחשבה'

הטקסט משמש להוראה לאמ הפולס להסביר את המקורות שלו.

דוגמה:

3. צורת בדיקה ללא אפשרות ראשונה

Zero-shot מתייחס למודל שביצועיו בונים על יכולתו לבצע חיזויים בלי הכשרה נוספת במצב הזנת הידית.

אתקף על טכניקת "כמה בחירות" בדקה.

שים לב שבדרך כלל CoT > Zero-shot-CoT

דוגמה:

4. כמה צילומים (וכמה צילומים-טיפוס)

טכניקת ה- few-shot מתייחסת למצב בו ה-LM מוסר למרפא כמה דוגמאות לפרומפט כדי שהוא יסתגל במהירות גדולה יותר לדוגמאות חדשות.

דוגמה:

5. הבנת ידע

יצירת ידע הקשור לשאלה על ידי קידום תרגום נתונים.

ניתן להשתמש בזה לצורך יצירת תרגום למידה (ראה יותר מאוחר)

דוגמה:

6. מידע שנוצר

עכשיו שיש לנו ידע, אנחנו יכולים להעביר את המידע הזה לתוך פניה חדשה ולשאול שאלות הקשורות לידע.

שאלה כזו נקראת שאלת "הערכת ידע".

7. עקרון ההתאם העצמי

טכניקה זו משמשת ליצירת מסלולי חשיבה מרובים (שלדות חשיבה).

התשובה הרובית מתקבלת כתשובה סופית.

דוגמה:

8. LtM

LtM מתחיל במילים "Least to Most" שמשמעו

טכניקה זו היא מעקב לטכניקת CoT. בנוסף, זה פועל על ידי פיצול הבעיה לתת-בעיות ואז פתרות התת-בעיות.

דוגמה: