Prompt

Un prompt este textul de intrare care ghidează modul în care răspunde un LLM, iar claritatea, specificitatea și tehnici precum few-shot sau chain-of-thought îmbunătățesc calitatea răspunsurilor AI.

Rolul unui Prompt în LLM

Prompturile joacă un rol esențial în funcționarea LLM-urilor. Ele acționează ca principalul mecanism prin care utilizatorii interacționează cu aceste modele. Formulând eficient întrebările sau instrucțiunile, poți influența semnificativ calitatea și relevanța răspunsurilor generate de LLM. Prompturile bune sunt esențiale pentru a valorifica la maximum potențialul LLM-urilor, fie pentru aplicații de business, creație de conținut sau scopuri de cercetare.

Cum se folosește un Prompt în LLM?

Prompturile sunt utilizate în diverse moduri pentru a ghida rezultatul unui LLM. Iată câteva abordări comune:

  1. Prompting Zero-Shot: Oferirea LLM-ului a unei sarcini fără niciun exemplu. De exemplu: „Tradu ‘cheese’ în franceză.”
  2. Prompting One-Shot: Oferirea unui exemplu pentru a ilustra sarcina. De exemplu: „Tradu din engleză în franceză: cheese => fromage. Acum traduce ‘bread’.”
  3. Prompting Few-Shot: Furnizarea mai multor exemple pentru a ghida modelul. De exemplu: „Tradu din engleză în franceză: cheese => fromage, bread => pain. Acum traduce ‘apple’.”
  4. Prompting Chain-of-Thought: Includerea unor pași detaliați de raționament în prompt pentru a ajuta modelul să genereze un răspuns gândit. De exemplu: „Dacă ai 5 mere și mai cumperi 3, câte mere ai în total? Mai întâi ai 5 mere. Apoi adaugi încă 3, ceea ce îți dă un total de 8 mere.”

Cum creezi Prompturi Eficiente pentru LLM

Crearea unor prompturi eficiente implică claritate și specificitate. Iată câteva sfaturi:

  • Claritate: Folosește un limbaj simplu, neambiguu. Evită jargonul și vocabularul complex. De exemplu, în loc să întrebi „Cine a câștigat alegerile?”, specifică „Ce partid a câștigat alegerile generale din Paraguay în 2023?”
  • Specificitate: Oferă contextul necesar. În loc să ceri „Generează o listă de titluri pentru autobiografia mea”, fii specific: „Generează o listă cu zece titluri pentru autobiografia mea. Cartea este despre călătoria mea ca aventurier care a avut o viață neconvențională, a întâlnit multe personalități diferite și, în final, a găsit liniștea în grădinărit.”
  • Instrucțiuni pozitive: Formulează directivele în mod pozitiv. În loc de „Nu face titlurile prea lungi”, specifică „Fiecare titlu trebuie să aibă între două și cinci cuvinte.”

Tehnici Avansate de Prompting

Prompting Few-Shot și Chain-of-Thought

Cercetătorii au descoperit că oferirea de exemple (few-shot prompting) sau includerea unor pași detaliați de raționament (chain-of-thought prompting) poate îmbunătăți semnificativ performanța modelului. De exemplu:

  • Prompting Few-Shot: „Tradu din engleză în franceză: cheese => fromage, bread => pain. Acum traduce ‘apple’.”
  • Prompting Chain-of-Thought: „Roger are 5 mingi de tenis. Mai cumpără 6. Câte mingi de tenis are în total? Mai întâi, Roger are 5 mingi de tenis. Apoi, mai cumpără 6, ceea ce înseamnă că are acum 11 mingi de tenis.”

Prompting Structurat

Structurarea promptului într-un mod semnificativ poate ghida LLM-ul să genereze răspunsuri mai exacte și mai relevante. De exemplu, dacă sarcina este de suport clienți, poți începe cu un mesaj de sistem: „Ești un agent AI prietenos care poate oferi asistență clientului cu privire la comanda sa recentă.”

Întrebări frecvente

Ce este un prompt în LLM-uri?

Un prompt este textul de intrare furnizat unui model lingvistic mare (LLM) pentru a-i ghida răspunsul. Poate fi o întrebare, o instrucțiune sau un context care ajută modelul să genereze un rezultat relevant.

Ce înseamnă prompting zero-shot, one-shot și few-shot?

Prompting-ul zero-shot atribuie modelului o sarcină fără exemple. One-shot include un singur exemplu, iar few-shot oferă mai multe exemple pentru a ghida răspunsul LLM-ului.

Cum pot crea prompturi eficiente pentru LLM-uri?

Folosește un limbaj clar și specific, oferă context relevant și formulează instrucțiuni pozitive. Includerea unor exemple sau a unui raționament pas cu pas poate îmbunătăți calitatea răspunsurilor.

Ce este prompting-ul chain-of-thought?

Prompting-ul chain-of-thought presupune includerea pașilor detaliați de raționament în prompt pentru a ghida LLM-ul spre răspunsuri gândite și precise.

Ești gata să-ți construiești propriul AI?

Chatboți inteligenți și instrumente AI sub același acoperiș. Conectează blocuri intuitive pentru a-ți transforma ideile în fluxuri automate.

Află mai multe

One-Shot Prompting: Învățarea LLM-urilor să creeze embed-uri YouTube
One-Shot Prompting: Învățarea LLM-urilor să creeze embed-uri YouTube

One-Shot Prompting: Învățarea LLM-urilor să creeze embed-uri YouTube

Află cum FlowHunt a folosit one-shot prompting pentru a învăța LLM-urile să găsească și să insereze videoclipuri YouTube relevante în WordPress. Această tehnică...

4 min citire
LLM Prompt Engineering +4
Componenta Prompt în FlowHunt
Componenta Prompt în FlowHunt

Componenta Prompt în FlowHunt

Află cum componenta Prompt din FlowHunt îți permite să definești rolul și comportamentul botului AI, asigurând răspunsuri relevante și personalizate. Personaliz...

5 min citire
AI Chatbots +3
Promptare Recursivă
Promptare Recursivă

Promptare Recursivă

Promptarea recursivă este o tehnică AI folosită cu modele lingvistice mari precum GPT-4, permițând utilizatorilor să rafineze iterativ rezultatele prin dialog r...

11 min citire
AI Prompt Engineering +3