Современные нейросети, использующие большие языковые модели (LLM), требуют тонкой настройки, чтобы давать точные и полезные результаты. В этом контексте важно различать две практики: инженерия подсказок и оптимизация подсказок. Первая создает подсказки с нуля, в то время как вторая улучшает уже существующие, делая их более специфичными и структурированными.
Во-первых, структура вывода имеет решающее значение. Просить модель «перечислить действия» может привести к расплывчатым результатам, которые сложно интерпретировать. Вместо этого использование четкой схемы JSON позволяет получать данные, которые можно легко обрабатывать.
Во-вторых, роль, которую вы задаете модели, меняет поведение. Указывая, что модель должна действовать как «аккуратный помощник», вы заставляете ее более внимательно следить за изменениями в заданиях внутри разговора.
Также важно включать разнообразные примеры для демонстрации, чтобы модель училась не только на одном шаблоне. Это увеличивает шансы на получение качественного выведения из различных ситуаций.
Четвертым шагом является использование подхода цепочки размышлений, который помогает оставаться на верном пути в сложных случаях. Это позволяет модели отслеживать изменения и дополнения в процессе обсуждения.
Наконец, автоматическая оптимизация подсказок, которая включает проверку различных фрагментов на основе реальных случаев, может значительно повысить качество вывода. Применяя такие стратегии, вы избавляетесь от догадок и увеличиваете шансы на успех.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена