"Vad är en prompt i LLM:er?"

"En prompt är den inmatningstext som ges till en stor språkmodell (LLM) för att styra dess svar. Det kan vara en fråga, instruktion eller kontext som hjälper modellen att generera relevant utdata."

"Vad är zero-shot, one-shot och few-shot prompting?"

"Zero-shot prompting ger modellen en uppgift utan exempel. One-shot inkluderar ett exempel, medan few-shot ger flera exempel för att styra LLM:ens utdata."

"Hur kan jag skapa effektiva prompts för LLM:er?"

"Använd tydligt och specifikt språk, ge relevant kontext och formulera instruktioner positivt. Att inkludera exempel eller steg-för-steg-resonemang kan förbättra svarskvaliteten."

"Vad är chain-of-thought prompting?"

"Chain-of-thought prompting innebär att man inkluderar detaljerade resonemangs-steg i prompten för att styra LLM:en mot genomtänkta och korrekta svar."

Prompt

En prompt är inmatningstexten som styr hur en LLM svarar, där tydlighet, specifikhet och tekniker som few-shot eller chain-of-thought förbättrar AI-utdatan.

Prompt LLM AI Prompt Engineering

Testa nu Boka en demo

Promptens roll i LLM

Prompter spelar en avgörande roll i LLM:ers funktionalitet. De fungerar som den primära mekanismen genom vilken användare interagerar med dessa modeller. Genom att formulera dina frågor eller instruktioner effektivt kan du avsevärt påverka kvaliteten och relevansen hos de svar som genereras av LLM:en. Bra prompts är avgörande för att utnyttja LLM:ers fulla potential, oavsett om det gäller affärsapplikationer, innehållsskapande eller forskningsändamål.

Hur används en prompt i LLM?

Prompter används på olika sätt för att styra en LLM:s utdata. Här är några vanliga tillvägagångssätt:

Zero-Shot Prompting: Ger LLM:en en uppgift utan några exempel. Till exempel att direkt fråga: ”Översätt ‘cheese’ till franska.”
One-Shot Prompting: Ger ett exempel för att illustrera uppgiften. Till exempel: ”Översätt engelska till franska: cheese => fromage. Översätt nu ‘bread’.”
Few-Shot Prompting: Ger flera exempel för att styra modellen. Till exempel: ”Översätt engelska till franska: cheese => fromage, bread => pain. Översätt nu ‘apple’.”
Chain-of-Thought Prompting: Inkluderar detaljerade resonemangs-steg i prompten för att hjälpa modellen att generera ett genomtänkt svar. Till exempel: ”Om du har 5 äpplen och köper 3 till, hur många äpplen har du då? Först har du 5 äpplen. Sedan lägger du till 3 till, vilket ger dig totalt 8 äpplen.”

Att skapa effektiva prompts i LLM

Att skapa effektiva prompts innebär tydlighet och specifikhet. Här är några tips:

Tydlighet: Använd enkelt, entydigt språk. Undvik fackspråk och komplex vokabulär. Till exempel, istället för att fråga ”Vem vann valet?” specificera: ”Vilket parti vann parlamentsvalet 2023 i Paraguay?”
Specifikhet: Ge nödvändig kontext. Istället för att fråga ”Generera en lista med titlar för min självbiografi”, var specifik: ”Generera en lista med tio titlar för min självbiografi. Boken handlar om min resa som äventyrare som levt ett okonventionellt liv, mött många olika personligheter och till slut funnit ro i trädgårdsarbete.”
Positiva instruktioner: Formulera dina direktiv positivt. Istället för att säga ”Gör inte titlarna för långa”, specificera: ”Varje titel ska vara mellan två och fem ord lång.”

Avancerade prompting-tekniker

Few-Shot och Chain-of-Thought Prompting

Forskare har funnit att exempel (few-shot prompting) eller detaljerade resonemangs-steg (chain-of-thought prompting) avsevärt kan förbättra modellens prestanda. Till exempel:

Few-Shot Prompting: ”Översätt engelska till franska: cheese => fromage, bread => pain. Översätt nu ‘apple’.”
Chain-of-Thought Prompting: ”Roger har 5 tennisbollar. Han köper 6 till. Hur många tennisbollar har han totalt? Först har Roger 5 tennisbollar. Sedan köper han 6 till, vilket betyder att han nu har 11 tennisbollar.”

Strukturerad prompting

Att strukturera din prompt på ett meningsfullt sätt kan styra LLM:en att generera mer korrekta och relevanta svar. Till exempel, om uppgiften är kundservice, kan du börja med ett systemmeddelande: ”Du är en vänlig AI-agent som kan hjälpa kunden med deras senaste beställning.”

Vanliga frågor

Vad är en prompt i LLM:er?: En prompt är den inmatningstext som ges till en stor språkmodell (LLM) för att styra dess svar. Det kan vara en fråga, instruktion eller kontext som hjälper modellen att generera relevant utdata.
Vad är zero-shot, one-shot och few-shot prompting?: Zero-shot prompting ger modellen en uppgift utan exempel. One-shot inkluderar ett exempel, medan few-shot ger flera exempel för att styra LLM:ens utdata.
Hur kan jag skapa effektiva prompts för LLM:er?: Använd tydligt och specifikt språk, ge relevant kontext och formulera instruktioner positivt. Att inkludera exempel eller steg-för-steg-resonemang kan förbättra svarskvaliteten.
Vad är chain-of-thought prompting?: Chain-of-thought prompting innebär att man inkluderar detaljerade resonemangs-steg i prompten för att styra LLM:en mot genomtänkta och korrekta svar.

Redo att bygga din egen AI?

Smarta chattbotar och AI-verktyg under ett och samma tak. Koppla intuitiva block för att omvandla dina idéer till automatiserade Flows.

Testa nu Boka en demo

Lär dig mer

One-Shot Prompting: Lär LLM att skapa YouTube-inbäddningar

Lär dig hur FlowHunt använde one-shot prompting för att lära LLM:er att hitta och bädda in relevanta YouTube-videor i WordPress. Denna teknik säkerställer perfe...

May 30, 2025 4 min läsning

LLM Prompt Engineering +4

Promptkomponent i FlowHunt

Lär dig hur FlowHunts Prompt-komponent låter dig definiera din AI-bots roll och beteende, vilket säkerställer relevanta och personliga svar. Anpassa prompts och...

May 30, 2025 5 min läsning

AI Chatbots +3

Promptteknik

Promptteknik är praxis att utforma och förfina indata för generativa AI-modeller för att producera optimala resultat. Detta innebär att skapa precisa och effekt...

May 30, 2025 2 min läsning

Prompt Engineering AI +4