
One-Shot Prompting: Opeta LLM:t luomaan YouTube-upotuksia
Opi, miten FlowHunt käytti one-shot promptingia opettaakseen LLM:ille, miten löytää ja upottaa olennaisia YouTube-videoita WordPressiin. Tämä tekniikka varmista...
Kehote on syöttöteksti, joka ohjaa LLM:n vastausta; selkeys, tarkkuus ja esimerkiksi few-shot- tai chain-of-thought -tekniikat parantavat tekoälyn vastauslaatua.
Kehotteilla on keskeinen rooli LLM-mallien toiminnassa. Ne toimivat ensisijaisena mekanismina, jonka kautta käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa näiden mallien kanssa. Muotoilemalla kysymyksesi tai ohjeesi tehokkaasti voit merkittävästi vaikuttaa LLM:n tuottamien vastausten laatuun ja osuvuuteen. Hyvät kehotteet ovat olennaisia LLM-mallien täyden potentiaalin hyödyntämiseksi, oli kyse yrityskäytöstä, sisällöntuotannosta tai tutkimuksesta.
Kehotteita käytetään eri tavoin ohjaamaan LLM:n tuottamaa sisältöä. Tässä muutamia yleisiä lähestymistapoja:
Tehokkaiden kehotteiden luominen vaatii selkeyttä ja tarkkuutta. Tässä vinkkejä:
Tutkijat ovat havainneet, että esimerkkien tarjoaminen (few-shot-kehottaminen) tai yksityiskohtaisten päättelyvaiheiden lisääminen (chain-of-thought-kehottaminen) voi parantaa mallin suorituskykyä merkittävästi. Esimerkiksi:
Kehotteen rakenteistaminen mielekkäällä tavalla voi ohjata LLM-mallia tuottamaan tarkempia ja osuvampia vastauksia. Jos tehtävänä on esimerkiksi asiakaspalvelu, voit aloittaa järjestelmäviestillä: “Olet ystävällinen tekoälyavustaja, joka voi auttaa asiakasta hänen viimeisintä tilaustaan koskevissa asioissa.”
Kehote on suurikielimallille (LLM) annettu syöttöteksti, joka ohjaa sen vastausta. Se voi olla kysymys, ohje tai konteksti, joka auttaa mallia tuottamaan asiaankuuluvaa sisältöä.
Zero-shot-kehottamisessa mallille annetaan tehtävä ilman esimerkkejä. One-shot sisältää yhden esimerkin, kun taas few-shot tarjoaa useita esimerkkejä ohjaamaan LLM:n vastauksia.
Käytä selkeää ja tarkkaa kieltä, tarjoa olennaista kontekstia ja muotoile ohjeet positiivisesti. Esimerkkien tai vaiheittaisen päättelyn lisääminen voi parantaa vastausten laatua.
Chain-of-thought-kehottamisessa kehotteeseen sisällytetään yksityiskohtaiset päättelyvaiheet, jotta LLM tuottaa harkittuja ja tarkkoja vastauksia.
Älykkäät chatbotit ja tekoälytyökalut saman katon alla. Yhdistä intuitiivisia lohkoja muuttaaksesi ideasi automatisoiduiksi Floweiksi.
Opi, miten FlowHunt käytti one-shot promptingia opettaakseen LLM:ille, miten löytää ja upottaa olennaisia YouTube-videoita WordPressiin. Tämä tekniikka varmista...
Tokeni suurten kielimallien (LLM) yhteydessä on merkkijono, jonka malli muuntaa numeerisiksi esityksiksi tehokasta käsittelyä varten. Tokenit ovat tekstin perus...
Kielentunnistus suurissa kielimalleissa (LLM) on prosessi, jossa nämä mallit tunnistavat syötetyn tekstin kielen, mahdollistaen tarkan käsittelyn monikielisissä...