Kehote

Kehote on syöttöteksti, joka ohjaa LLM:n vastausta; selkeys, tarkkuus ja esimerkiksi few-shot- tai chain-of-thought -tekniikat parantavat tekoälyn vastauslaatua.

Kehotteen rooli LLM-malleissa

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.

Miten kehotea käytetään LLM-malleissa?

Kehotteita käytetään eri tavoin ohjaamaan LLM:n tuottamaa sisältöä. Tässä muutamia yleisiä lähestymistapoja:

  1. Zero-shot-kehottaminen: Mallille annetaan tehtävä ilman esimerkkejä. Esimerkiksi: “Käännä ‘cheese’ ranskaksi.”
  2. One-shot-kehottaminen: Annetaan yksi esimerkki tehtävän havainnollistamiseksi. Esimerkiksi: “Käännä englannista ranskaksi: cheese => fromage. Käännä nyt ‘bread’.”
  3. Few-shot-kehottaminen: Tarjotaan useita esimerkkejä mallin ohjaamiseksi. Esimerkiksi: “Käännä englannista ranskaksi: cheese => fromage, bread => pain. Käännä nyt ‘apple’.”
  4. Chain-of-thought-kehottaminen: Kehotteeseen sisällytetään yksityiskohtaiset päättelyvaiheet, jotka auttavat mallia tuottamaan harkitun vastauksen. Esimerkiksi: “Jos sinulla on 5 omenaa ja ostat 3 lisää, montako omenaa sinulla on? Ensin sinulla on 5 omenaa. Sitten lisäät 3, jolloin yhteensä on 8 omenaa.”

Tehokkaiden kehotteiden laatiminen LLM-malleille

Tehokkaiden kehotteiden luominen vaatii selkeyttä ja tarkkuutta. Tässä vinkkejä:

  • Selkeys: Käytä yksinkertaista ja yksiselitteistä kieltä. Vältä ammattisanastoa ja monimutkaisia sanoja. Esimerkiksi, sen sijaan että kysyt “Kuka voitti vaalit?”, täsmennä: “Mikä puolue voitti Paraguayn vuoden 2023 yleisvaalit?”
  • Tarkkuus: Tarjoa tarvittava konteksti. Sen sijaan että pyydät “Laadi lista elämäkertani otsikoista”, täsmennä: “Laadi kymmenen otsikon lista elämäkertaani varten. Kirja kertoo matkastani seikkailijana, joka on elänyt epätavallisen elämän, tavannut monenlaisia persoonia ja lopulta löytänyt rauhan puutarhanhoidosta.”
  • Positiiviset ohjeet: Muotoile ohjeet positiivisesti. Sen sijaan, että sanot “Älä tee otsikoista liian pitkiä”, täsmennä: “Jokaisen otsikon tulisi olla 2–5 sanaa pitkä.”

Kehottamisen edistyneet tekniikat

Few-shot- ja chain-of-thought-kehottaminen

Tutkijat ovat havainneet, että esimerkkien tarjoaminen (few-shot-kehottaminen) tai yksityiskohtaisten päättelyvaiheiden lisääminen (chain-of-thought-kehottaminen) voi parantaa mallin suorituskykyä merkittävästi. Esimerkiksi:

  • Few-shot-kehottaminen: “Käännä englannista ranskaksi: cheese => fromage, bread => pain. Käännä nyt ‘apple’.”
  • Chain-of-thought-kehottaminen: “Rogerilla on 5 tennispalloa. Hän ostaa 6 lisää. Kuinka monta tennispalloa hänellä on yhteensä? Ensin Rogerilla on 5 tennispalloa. Sitten hän ostaa 6 lisää, joten hänellä on nyt 11 tennispalloa.”

Rakenteellinen kehottaminen

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.”

Usein kysytyt kysymykset

Mitä kehote tarkoittaa LLM-malleissa?

Kehote on suurikielimallille (LLM) annettu syöttöteksti, joka ohjaa sen vastausta. Se voi olla kysymys, ohje tai konteksti, joka auttaa mallia tuottamaan asiaankuuluvaa sisältöä.

Mitä tarkoittaa zero-shot, one-shot ja few-shot -kehottaminen?

Zero-shot-kehottamisessa mallille annetaan tehtävä ilman esimerkkejä. One-shot sisältää yhden esimerkin, kun taas few-shot tarjoaa useita esimerkkejä ohjaamaan LLM:n vastauksia.

Miten voin laatia tehokkaita kehotteita LLM-malleille?

Käytä selkeää ja tarkkaa kieltä, tarjoa olennaista kontekstia ja muotoile ohjeet positiivisesti. Esimerkkien tai vaiheittaisen päättelyn lisääminen voi parantaa vastausten laatua.

Mitä tarkoittaa chain-of-thought-kehottaminen?

Chain-of-thought-kehottamisessa kehotteeseen sisällytetään yksityiskohtaiset päättelyvaiheet, jotta LLM tuottaa harkittuja ja tarkkoja vastauksia.

Valmis rakentamaan oman tekoälysi?

Älykkäät chatbotit ja tekoälytyökalut saman katon alla. Yhdistä intuitiivisia lohkoja muuttaaksesi ideasi automatisoiduiksi Floweiksi.

Lue lisää

One-Shot Prompting: Opeta LLM:t luomaan YouTube-upotuksia
One-Shot Prompting: Opeta LLM:t luomaan YouTube-upotuksia

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...

3 min lukuaika
LLM Prompt Engineering +4
Tokeni
Tokeni

Tokeni

Tokeni suurten kielimallien (LLM) yhteydessä on merkkijono, jonka malli muuntaa numeerisiksi esityksiksi tehokasta käsittelyä varten. Tokenit ovat tekstin perus...

2 min lukuaika
Token LLM +3
Kielentunnistus
Kielentunnistus

Kielentunnistus

Kielentunnistus suurissa kielimalleissa (LLM) on prosessi, jossa nämä mallit tunnistavat syötetyn tekstin kielen, mahdollistaen tarkan käsittelyn monikielisissä...

3 min lukuaika
Language Detection LLMs +4