ЯК СТВОРЮВАТИ СПРАВЖНІ ЕФЕКТИВНІ ПІДКАЗКИ ДЛЯ ШІ

ви просите LLM створити високоякісний звіт
і отримуєте текст, написаний з експертною впевненістю,
але наповнений повним нісенітницями
знайоме?
щоб уникнути таких ситуацій, потрібно розуміти
ці основні моменти:
> проблема «розумний, але ненадійний» помічник
Вихідні дані LLM — це 20% модель, 80% — як ви структуруєте підказку
інженерія підказок — це просто жорсткий контроль природної мови
тож, щоб отримати якісний результат, потрібно припинити просто спілкуватися з моделлю і почати її програмувати
> галюцинації ШІ — ознака недостатніх інструкцій
щоб забезпечити обґрунтованість, використовуйте ці техніки:
- встановіть чіткі очікування
- обмежте вихідні дані (встановіть жорсткі межі)
- попросіть її перевірити/самоперевірка (самостійна перевірка фактів)
> рамки — «чертежі» для ШІ
топ-3:
- RACE (Роль, Дія, Контекст, Очікування)
швидко, просто, чудово для щоденного використання
- STOKE (Ситуація, Завдання, Мета, Знання, Приклади)
для глибокої роботи та нішевих доменів
- CRISPE (Здатність, Інсайт, Заява, Особистість, Експеримент)
креативність, тестування гіпотез і контроль стилю
LLMs краще справляються з такими структурами
тому результат набагато ближчий до того, що ви дійсно хочете
не ускладнюйте використання ШІ безглуздим повторним запитанням
оволодійте основами і отримуйте якісні, бажані результати від LLMs