ChatGPT: Cele 8 Tehnici de Stimulare pe care trebuie să le înveți (Fără bazaconii!)

Poate că ați auzit sau poate că nu ați auzit despre ingineria prompturilor. Practic, este vorba despre „comunicarea eficientă cu o inteligență artificială pentru a obține ceea ce doriți”.

Majoritatea oamenilor nu știu cum să creeze prompt-uri bune.

Cu toate acestea, devine o abilitate tot mai importantă…
Pentru că gunoiul intră = gunoiul iese.

Aici sunt cele mai importante tehnici pe care le aveți nevoie pentru a stimula 👇

Voi face referire la un model de limbă ca „LM”.

Exemple de modele de limbă sunt ChatGPT de @OpenAI și Claude de @AnthropicAI.

1. Persona/rol care solicită

Atribuiți un rol AI-ului.

Exemplu: "Ești un expert în X. Ai ajutat oameni să facă Y timp de 20 de ani. Misiunea ta este să oferi cel mai bun sfat despre X.
Răspunde 'am înțeles' dacă ai înțeles."

O extensie puternică este următoarea:

„Trebuie să întrebi întotdeauna întrebări înainte de a răspunde, astfel încât să poți înțelege mai bine ce caută cel care întreabă.”

Voi vorbi despre de ce acest lucru este atât de important într-o secundă.

2. CoT

CoT înseamnă 'Chain of Thought'

Este folosit pentru a instrui LM-ul să explice raționamentul său.

Exemplu:

3. Zero-shot-CoT

Zero-shot se referă la un model care face predicții fără antrenament suplimentar în cadrul stimulentului.

Mă voi ocupa de metoda few-shot într-un minut.

Rețineți că de obicei CoT > Zero-shot-CoT

Exemplu:

4. Câteva exemplare (și câteva exemplare - CoT)

Few-shot înseamnă când LM-ul primește câteva exemple în prompt pentru a se adapta mai rapid la noi exemple.

Exemplu:

5. Generarea cunoștințelor

Generarea cunoștințelor legate de întrebări prin stimularea unui LM.

Aceasta poate fi folosita pentru un indiciu de cunoștințe generate (vezi mai departe).

Exemplu:

6. Cunoștințe generate

Acum că avem cunoștințe, putem introduce acele informații într-un nou prompt și să adresăm întrebări legate de cunoștințe.

O astfel de întrebare se numește o întrebare "augmentată cu cunoștințe".

7. Coerență internă

Această tehnică este folosită pentru a genera mai multe căi de raționament (lanțuri de gânduri).

Răspunsul majorității este considerat ca fiind răspunsul final.

Exemplu:

8. LtM

LtM înseamnă 'Cea mai mică la cea mai mare'

Această tehnică este un următor pas după CoT. În plus, funcționează prin dezmembrarea unei probleme în subprobleme și apoi rezolvarea acestora.

Exemplu: