En prompt kan ha fem nyckelement:

1. Indata eller kontext: Detta ger ytterligare information eller data som kan hjälpa modellen att bättre förstå uppgiften.
2. Instruktioner: Tydliga och koncisa instruktioner om vad modellen ska göra, som "Översätt följande mening från engelska till tyska."
3. Frågor: Specifika frågor som modellen ska besvara, som "Vad är livets mening?"
4. Exempel: Exempelutdata eller konversationer som demonstrerar önskat format, även känt som "få-skotts-inlärning".
5. Önskat utdataformat: Specificera det förväntade utdataformatet, som ett kort svar eller en längre förklaring.

Inte alla element behöver finnas med i en prompt. Men att inkludera minst en instruktion eller fråga är avgörande för att styra modellens svar.

Genom att förstå och utnyttja dessa promptelement kan du frigöra den fulla potentialen hos stora språkmodeller och få de bästa resultaten för dina uppgifter.

Promptengineering är en kraftfull teknik som låter dig utnyttja kapaciteten hos stora språkmodeller (LLM) för att uppnå en bred uppsättning uppgifter. Från sammanfattning och klassificering till översättning, textgenerering och till och med bildgenerering öppnar promptengineering upp en värld av möjligheter.

Låt oss utforska några av de vanligaste användningsområdena för promptengineering:

1. Sammanfattning: Skapa prompts som instruerar modellen att sammanfatta en given text och fånga de viktigaste punkterna och den väsentliga informationen.

2. Textklassificering: Prompt modellen att klassificera en textbit i fördefinierade kategorier, som finans, sport eller utbildning.

3. Översättning: Ge prompts som instruerar modellen att översätta text från ett språk till ett annat, vilket möjliggör smidig kommunikation över språkgränser.

4. Textgenerering och komplettering: Utnyttja prompts för att initiera textgenerering eller komplettering, vilket låter modellen fortsätta en mening eller ett stycke på ett koherent och kontextuellt sätt.

5. Frågebesvarande: Prompt modellen med frågor, antingen generella eller baserade på specifik indata, och få korrekta och informativa svar.

6. Coachning och ideation: Prompt modellen att ge förslag, feedback eller kreativa idéer, som för att förbättra ett manus eller generera namn för en glass-affär.

7. Bildgenerering: Med framväxten av multimodala modeller kan promptengineering nu även sträcka sig till bildgenerering, där du kan instruera modellen att generera visuella uttryck baserat på dina beskrivningar.

Nyckel till att frigöra den fulla potentialen hos stora språkmodeller ligger i konsten att skapa prompts. Genom att förstå de grundläggande elementen i en prompt och tillämpa strategiska tekniker kan du avsevärt förbättra kvaliteten och relevansen hos modellens utdata.

Kärnan i en prompt är fem väsentliga element: indata eller kontext, instruktioner, frågor, exempel och önskat utdataformat. Även om inte alla element behöver finnas med är det avgörande att inkorporera minst en instruktion eller fråga för att styra modellens svar.

För att maximera effektiviteten hos dina prompts, överväg följande tips:

1. Tydlighet och koncishet: Sträva efter direkta och entydiga instruktioner eller frågor. Undvik onödig utförlighet och sikta på klar, koncis formulering.

2. Relevant kontext: Tillhandahåll all relevant information eller data som kan hjälpa modellen att bättre förstå och svara på din prompt.

3. Utnyttja exempel: Inkludera exempel, känt som få-skotts-inlärning, för att demonstrera önskat utdataformat och struktur.

4. Specificera utdataformat: Definiera tydligt det önskade utdataformatet, som ett kort svar, en detaljerad förklaring eller en specifik stil.

5. Uppmuntra faktualitet: Prompt modellen att förlita sig på tillförlitliga källor och undvika hallucinationer genom att uttryckligen begära faktabaserade svar.

Nyckel till att få de bästa resultaten från stora språkmodeller ligger i konsten att skapa prompts. Genom att förstå promptelementen och utnyttja olika promptningstekniker kan du utöva precis kontroll över modellens utdata.

En prompt kan bestå av fem huvudelement: indata eller kontext, instruktioner, frågor, exempel och önskat utdataformat. Även om inte alla element krävs är det avgörande att inkludera minst en instruktion eller fråga för att styra modellens svar.

Promptengineering har en bred uppsättning användningsområden, inklusive sammanfattning, klassificering, översättning, textgenerering, frågebesvarande, coachning och till och med bildgenerering. Genom att följa bästa praxis, som att vara tydlig och koncis, ge relevant kontext och specificera önskat utdataformat, kan du avsevärt förbättra kvaliteten och relevansen hos modellens svar.

För att ytterligare förbättra dina prompts kan du överväga att tillämpa specifika tekniker som längdkontroll, tonkontroll, stilkontroll, målgruppskontroll, kontextkontroll och scenariobaserad vägledning. Den kraftfulla "Chain of Thought"-promptningstekniken kan också hjälpa modellen att demonstrera sin beslutsprocess steg för steg, vilket leder till mer korrekta och förklarliga utdata.

Här är några coola knep du kan prova för att förbättra utdata från dina prompts:

1. Låt modellen säga "Jag vet inte": Du kan uttryckligen berätta för modellen att den bara ska svara om den vet svaret, annars säga "Jag vet inte". Detta kan hjälpa till att förhindra hallucinationer.

2. Ge modellen tid att tänka: Ge utrymme för modellen att skriva ner relevanta citat eller innehåll innan den svarar på din fråga. Detta ger den möjlighet att samla sina tankar innan den svarar.

3. Dela upp komplexa uppgifter i deluppgifter: Ange uttryckligen de steg modellen bör följa för att utföra en komplex uppgift. Detta kan hjälpa till att styra modellens tänkande.

Att skapa effektiva prompts är en iterativ process som kräver experiment och förfining. Här är några nyckelstrategier som kan hjälpa dig att iterera och optimera dina prompts:

1. Prova olika prompts: Den bästa prompten för din uppgift är kanske inte uppenbar från början. Experimentera med olika formuleringar, strukturer och tillvägagångssätt för att hitta vad som fungerar bäst.

2. Kombinera instruktioner och exempel: När du försöker med få-skotts-inlärning, prova att inkludera direkta instruktioner tillsammans med exemplen. Detta kan hjälpa modellen att bättre förstå det önskade utdataformatet.

3. Justera koncishet: Omformulera dina direkta instruktioner för att göra dem mer eller mindre koncisa. Att hitta rätt balans kan förbättra modellens förståelse.

4. Utforska olika personor: Prova att applicera olika personor eller toner för att se hur det påverkar stilen och kvaliteten på modellens svar.

Sammanfattningsvis, håll promptelementen i åtanke och känn till användningsområdena. Tillämpa sedan de grundläggande tips som visats, såsom:

• Försök vara så tydlig och koncis som möjligt
• Ge relevant information eller data som kontext
• Inkludera exempel genom få-skotts-inlärning
• Specificera önskat utdataformat
• Uppmuntra modellen att vara faktabaserad

Dessutom, tillämpa de specifika promptningstekniker som nämnts för att kontrollera utdata, såsom:

• Längdkontroll
• Tonkontroll
• Stilkontroll
• Målgruppskontroll
• Kontextkontroll
• Scenariobaserad vägledning
• "Chain of Thought"-promptning

Avslutningsvis, kom ihåg att iterera för att hitta den bästa möjliga prompten. Prova olika variationer, omformulera instruktioner, experimentera med personor och justera antalet exempel.

Genom att hålla dessa principer i åtanke och tillämpa de tekniker som täckts kan du förbättra dina resultat när du arbetar med stora språkmodeller genom effektiv promptengineering.