"Co je prompt v LLM?"

"Prompt je vstupní text zadaný velkému jazykovému modelu (LLM), který řídí jeho odpověď. Může to být otázka, instrukce nebo kontext, který pomáhá modelu generovat relevantní výstup."

"Co je zero-shot, one-shot a few-shot prompting?"

"Zero-shot prompting zadává modelu úkol bez příkladů. One-shot obsahuje jeden příklad, zatímco few-shot poskytuje více příkladů pro nasměrování výstupu LLM."

"Jak mohu vytvořit efektivní prompty pro LLM?"

"Používejte jasný a konkrétní jazyk, poskytněte relevantní kontext a formulujte instrukce pozitivně. Začlenění příkladů nebo krokového uvažování může zlepšit kvalitu odpovědi."

"Co je chain-of-thought prompting?"

"Chain-of-thought prompting zahrnuje začlenění detailních kroků uvažování do promptu, aby LLM poskytl promyšlené a přesné odpovědi."

Prompt

Prompt je vstupní text, který určuje, jak LLM odpovídá; jasnost, konkrétnost a techniky jako few-shot nebo chain-of-thought zlepšují kvalitu výstupu AI.

Vyzkoušet nyní Rezervovat demo

Úloha promptu v LLM

Prompty hrají klíčovou roli ve fungování LLM. Jsou hlavním mechanismem, jak uživatelé s těmito modely komunikují. Správným formulováním dotazů nebo instrukcí můžete výrazně ovlivnit kvalitu a relevanci odpovědí generovaných LLM. Dobře vytvořené prompty jsou zásadní pro plné využití potenciálu LLM, ať už pro firemní aplikace, tvorbu obsahu nebo výzkum.

Jak se prompt používá v LLM?

Prompty se využívají různými způsoby k řízení výstupu LLM. Zde jsou běžné přístupy:

Zero-Shot Prompting: Zadání úkolu LLM bez jakýchkoliv příkladů. Například: „Přelož ‚cheese‘ do francouzštiny.“
One-Shot Prompting: Poskytnutí jednoho příkladu pro ilustraci úkolu. Například: „Přelož z angličtiny do francouzštiny: cheese => fromage. Nyní přelož ‚bread‘.“
Few-Shot Prompting: Nabídnutí několika příkladů pro nasměrování modelu. Například: „Přelož z angličtiny do francouzštiny: cheese => fromage, bread => pain. Nyní přelož ‚apple‘.“
Chain-of-Thought Prompting: Začlenění detailních kroků uvažování do promptu, aby model vytvořil promyšlenou odpověď. Například: „Pokud máš 5 jablek a koupíš 3 další, kolik máš celkem jablek? Nejprve máš 5 jablek. Poté přidáš 3, což dohromady dává 8 jablek.“

Jak tvořit efektivní prompty v LLM

Vytváření efektivních promptů vyžaduje jasnost a konkrétnost. Zde jsou tipy:

Jasnost: Používejte jednoduchý, jednoznačný jazyk. Vyhněte se žargonu a složité slovní zásobě. Například místo otázky „Kdo vyhrál volby?“ upřesněte: „Která strana vyhrála parlamentní volby v Paraguayi v roce 2023?“
Konkrétnost: Poskytněte potřebný kontext. Místo „Vygeneruj seznam titulů pro mou autobiografii“ buďte konkrétní: „Vygeneruj seznam deseti titulů pro mou autobiografii. Kniha je o mé cestě dobrodruha, který žil nekonvenční život, potkal mnoho různých osobností a nakonec našel klid v zahradničení.“
Pozitivní instrukce: Formulujte pokyny pozitivně. Místo „Nedělej tituly příliš dlouhé“ upřesněte: „Každý titul by měl mít dvě až pět slov.“

Pokročilé techniky promptování

Few-Shot a Chain-of-Thought Prompting

Výzkumy ukázaly, že poskytnutí příkladů (few-shot prompting) nebo začlenění detailních kroků uvažování (chain-of-thought prompting) může výrazně zlepšit výkon modelu. Například:

Few-Shot Prompting: „Přelož z angličtiny do francouzštiny: cheese => fromage, bread => pain. Nyní přelož ‚apple‘.“
Chain-of-Thought Prompting: „Roger má 5 tenisových míčků. Koupí si dalších 6. Kolik má celkem tenisových míčků? Nejprve má Roger 5 tenisových míčků. Poté si koupí dalších 6, takže má nyní 11 míčků.“

Strukturované promptování

Strukturováním promptu smysluplným způsobem můžete LLM navést ke generování přesnějších a relevantnějších odpovědí. Například pokud je úkolem zákaznický servis, můžete začít systémovou zprávou: „Jste přátelský AI agent, který může zákazníkovi pomoci ohledně jeho nedávné objednávky.“

Často kladené otázky

Co je prompt v LLM?: Prompt je vstupní text zadaný velkému jazykovému modelu (LLM), který řídí jeho odpověď. Může to být otázka, instrukce nebo kontext, který pomáhá modelu generovat relevantní výstup.
Co je zero-shot, one-shot a few-shot prompting?: Zero-shot prompting zadává modelu úkol bez příkladů. One-shot obsahuje jeden příklad, zatímco few-shot poskytuje více příkladů pro nasměrování výstupu LLM.
Jak mohu vytvořit efektivní prompty pro LLM?: Používejte jasný a konkrétní jazyk, poskytněte relevantní kontext a formulujte instrukce pozitivně. Začlenění příkladů nebo krokového uvažování může zlepšit kvalitu odpovědi.
Co je chain-of-thought prompting?: Chain-of-thought prompting zahrnuje začlenění detailních kroků uvažování do promptu, aby LLM poskytl promyšlené a přesné odpovědi.

Připraveni vytvořit si vlastní AI?

Chytří chatboti a AI nástroje na jednom místě. Spojte intuitivní bloky a proměňte své nápady v automatizované Flows.

Vyzkoušet nyní Rezervovat demo

Zjistit více

One-Shot Prompting: Jak naučit LLM vkládat YouTube videa

Zjistěte, jak FlowHunt využil one-shot prompting k tomu, aby naučil LLM vyhledávat a vkládat relevantní YouTube videa do WordPressu. Tato technika zajišťuje dok...

May 30, 2025 4 min čtení

LLM Prompt Engineering +4

Metaprompt

Metaprompt v umělé inteligenci je pokročilý pokyn navržený k vytváření nebo vylepšování dalších promptů pro velké jazykové modely (LLM), čímž zvyšuje výstupy AI...

May 30, 2025 7 min čtení

AI Prompt Engineering +4

Prompt Engineering

Prompt engineering je praxe navrhování a vylepšování vstupů pro generativní AI modely s cílem dosáhnout optimálních výstupů. Zahrnuje vytváření přesných a efekt...

May 30, 2025 2 min čtení

Prompt Engineering AI +4