Начальные заметки
Если вы начинаете наше путешествие отсюда, мы ценим ваше желание отправиться в мир искусственного интеллекта. Однако для более глубокого понимания и начала вашего посвящения мы настоятельно рекомендуем вам углубиться в информацию, представленную в следующих статьях:
- Искусство подсказки: раскрытие суперсилы оперативной инженерии
- Мастер-класс по подсказкам: Полное руководство по расширенной разработке подсказок для студентов LLM №1
- Мастер-класс по подсказкам: глубокое погружение в переменные с подсказками №2
Возможности больших языковых моделей (LLM) в быстром выводе
LLM, такие как GPT-4, невероятно эффективны, когда дело доходит до формирования результатов для наших подсказок. Однако, чтобы раскрыть эту силу, вам необходимо знать некоторые основные правила, о которых мы собираемся рассказать.
Правило 1: Ясность и конкретность
Чем четче и конкретнее ваш запрос, тем точнее результаты.
Vague: "Tell me about science." Clear and Specific: "Provide an overview of quantum mechanics."
Правило 2: Обеспечьте структуру или формат
Четко определенная структура может повысить качество ответа.
Without Format: "Tell me how to bake a cake." With Format: "List the steps to bake a chocolate cake, along with the ingredients needed for each step."
Правило 3: Определите тон или стиль
В своем запросе вы можете указать тон, стиль или уровень формальности.
Without Tone: "Talk to me about climate change." With Tone: "Explain climate change in a way that's suitable for a children's book."
Правило 4: Используйте примеры
Иногда включение примера может прояснить желаемый результат.
Without Example: "Generate puns." With Example: "Generate puns similar to 'Time flies like an arrow; fruit flies like a banana.'"
Правило 5: Вложенные запросы
Вы можете разбить сложные запросы на несколько частей для лучшей организации.
Single Request: "Write a brief report on the impacts of deforestation." Nested Requests: "List the main causes of deforestation." "Describe the environmental consequences of deforestation." "Provide recommendations to mitigate deforestation."
Правило 6: Кондиционирование
Часто бывает полезно предоставить контекст или условия перед фактическим вопросом, чтобы направлять модель.
Without Conditioning: "How to solve this math problem?" With Conditioning: "Assuming we are operating in base-10 mathematics, how would you solve this math problem?"
Правило 7: Ограничьте выход
Вы можете попросить модель ограничить продолжительность или характер своего ответа.
Without Limit: "Tell me a story." With Limit: "Tell me a story in 100 words or less."
Изучение расширенных форматов вывода
Теперь, когда у нас есть основы, давайте рассмотрим некоторые более сложные форматы вывода, начиная с таблиц.
Следите за обновлениями, чтобы узнать больше об использовании невероятного потенциала LLM для создания персонализированных оперативных результатов.
Помните, что эти методы предназначены не только для текстовых разговоров с такими моделями, как ChatGPT; они предназначены для всех типов взаимодействия: от создания сообщений в Твиттере до создания таблиц и многого другого. Итак, вперед и используйте истинную мощь быстрого проектирования для создания пользовательских результатов. Бонне шанс!
Следуйте за мной в LinkedIn!
Сообщение от AI Mind
Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:
- 👏 Аплодируйте истории и подписывайтесь на автора 👉
- 📰 Больше контента смотрите в AI Mind Publication
- 🧠 Улучшайте свои подсказки AI легко и БЕСПЛАТНО
- 🧰 Откройте для себя Интуитивные инструменты искусственного интеллекта