Какие подходы существуют для создания эффективных промптов для больших языковых моделей?

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

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

Также для отбора промптов можно использовать эволюционные алгоритмы, например, фреймворк EvoPrompt. vc.ru 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). vc.ru