Основы промптинга

February 23, 2025

В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово “нейтральный” из промпта и вместо этого выводит ответ “Нейтральный” с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? Одно из самых интересных применений промпт-инженерии – это инструктирование LLM-системы о том, как вести себя, какая должна быть ее намеренность и какая должна быть ее личность. Это особенно полезно, когда вы создаете системы диалога, такие как чат-боты для обслуживания клиентов.

Ожидание идеального ответа с первого раза

Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет.
Это позволяет избежать слишком большой сложности в процессе проектирования промпта с самого начала.
Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии. https://setiathome.berkeley.edu/show_user.php?userid=11993807
Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть конкретной в выводе.

Модель не очень хорошо работает с количеством слов в ответе, однако всегда четко выполняет запросы на количество предложений или абзацев. Если ваша задача требует определенных знаний – предоставьте их модели. Многократные диалоги, сложные инструкции и тщательно структурированные вводные и выходные данные.

Общие рекомендации по разработке промптов

В целом, предоставление примеров действительно помогает в решении некоторых задач. Если применение zero-shot или few-shot промптингов не дает ожидаемых результатов, это может указывать на то, что модель не обладает достаточными знаниями для успешного выполнения задачи. https://placing.advertiseera.com/post-an-ad-steps.php В таком случае стоит начать рассматривать возможность настройки модели или проведения экспериментов с более сложными способами формулировки промптов.

DeepSeek: Все, что нужно знать об этом ИИ чатботе

В конце промпта всегда включайте пару фраз о том, в каком формате должен быть ответ. Так ответы модели будут более предсказуемыми и легкими для анализа. На третьем шаге, исходя из https://openai.com каких-то фактов, модель решает, что Иван невиновен. Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг – техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день – это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач.