Некоторые подходы к созданию эффективных промптов для больших языковых моделей (LLM):

• Экспериментирование с формулировками. 2 Нужно создать несколько вариантов запроса на одну тему и проанализировать полученные результаты, чтобы выявить наиболее продуктивные подходы. 2
• Анализ ответов. 2 Полученные данные следует использовать для дальнейшей оптимизации промптов. 2
• Учёт целевой аудитории. 2 Нужно ориентироваться на уровень знаний и интересы пользователей, чтобы адаптировать стиль и глубину ответа. 2
• Использование примеров и шаблонов. 2 Предоставление примеров или шаблонов может помочь модели понять, как следует формировать ответ. 2
• Ограничение свободы интерпретации. 2 Если модель имеет слишком большую свободу в интерпретации входных данных, это может привести к генерации выдуманных или несогласованных ответов. 2
• Добавление проверки фактов. 2 Внедрение механизмов проверки фактов может помочь снизить вероятность генерации ложной информации. 2
• Обеспечение разнообразия данных. 2 Использование разнообразных данных из разных источников помогает модели научиться генерировать ответы, основанные на реальных фактах и примерах. 2
• Регулярное обновление модели. 2 Постоянное обновление модели новыми данными и исправлениями помогает поддерживать её актуальность и точность. 2

Также для отбора промптов можно использовать эволюционные алгоритмы, например, фреймворк EvoPrompt. 5 Он состоит из трёх этапов: формирование исходной популяции (набора промптов), эволюция (комбинирование промптов из популяции и создание новых) и отбор (исключение промптов с низкой эффективностью). 5