Prompt

Rollen til en prompt i LLM

Promter spiller en avgjørende rolle i funksjonaliteten til LLM-er. De fungerer som hovedmekanismen brukere benytter for å samhandle med disse modellene. Ved å utforme spørsmålene eller instruksjonene dine på en effektiv måte, kan du ha stor innflytelse på kvaliteten og relevansen til svarene som genereres av LLM-en. Gode promter er essensielle for å utnytte det fulle potensialet til LLM-er, enten det gjelder forretningsapplikasjoner, innholdsproduksjon eller forskning.

Hvordan brukes en prompt i LLM?

Promter brukes på ulike måter for å styre utdataene fra en LLM. Her er noen vanlige tilnærminger:

1. Zero-Shot Prompting: Å gi LLM-en en oppgave uten eksempler. For eksempel, spør direkte: “Oversett ‘cheese’ til fransk.”
2. One-Shot Prompting: Gi ett eksempel for å illustrere oppgaven. For eksempel: “Oversett engelsk til fransk: cheese => fromage. Nå oversett ‘bread’.”
3. Few-Shot Prompting: Tilby flere eksempler for å veilede modellen. For eksempel: “Oversett engelsk til fransk: cheese => fromage, bread => pain. Nå oversett ‘apple’.”
4. Chain-of-Thought Prompting: Inkluder detaljerte resonnementstrinn i prompten for å hjelpe modellen med å generere et gjennomtenkt svar. For eksempel: “Hvis du har 5 epler og kjøper 3 til, hvor mange epler har du da? Først har du 5 epler. Så legger du til 3 til, som gir deg totalt 8 epler.”

Lage effektive promter i LLM

Å lage effektive promter krever klarhet og spesifisitet. Her er noen tips:

• Klarhet: Bruk enkelt, entydig språk. Unngå sjargong og komplisert vokabular. For eksempel, i stedet for å spørre, “Hvem vant valget?” spesifiser: “Hvilket parti vant stortingsvalget i Paraguay i 2023?”
• Spesifisitet: Gi nødvendig kontekst. I stedet for å be om, “Lag en liste med titler til min selvbiografi,” vær spesifikk: “Lag en liste med ti titler til min selvbiografi. Boken handler om min reise som eventyrer som har levd et ukonvensjonelt liv, møtt mange forskjellige personligheter og til slutt funnet fred i hagearbeid.”
• Positive instruksjoner: Formuler instruksjonene dine positivt. I stedet for å si, “Ikke gjør titlene for lange,” spesifiser: “Hver tittel skal være mellom to og fem ord lang.”

Avanserte prompting-teknikker

Few-Shot og Chain-of-Thought Prompting

Forskere har funnet ut at det å gi eksempler (few-shot prompting) eller inkludere detaljerte resonnementstrinn (chain-of-thought prompting) kan forbedre modellens ytelse betydelig. For eksempel:

• Few-Shot Prompting: “Oversett engelsk til fransk: cheese => fromage, bread => pain. Nå oversett ‘apple’.”
• Chain-of-Thought Prompting: “Roger har 5 tennisballer. Han kjøper 6 til. Hvor mange tennisballer har han til sammen? Først har Roger 5 tennisballer. Så kjøper han 6 til, noe som betyr at han nå har 11 tennisballer.”

Strukturert prompting

Å strukturere prompten din på en meningsfull måte kan veilede LLM-en til å generere mer presise og relevante svar. For eksempel, hvis oppgaven er kundeservice, kan du starte med en systemmelding: “Du er en vennlig AI-agent som kan gi kundestøtte angående kundens siste bestilling.”