Некоторые продвинутые техники промпт-инжиниринга для обучения моделей искусственного интеллекта:

• Промптинг генераций знаний (Generated Knowledge Prompting, GKP). 1 Генерация промптов, содержащих дополнительные знания или информацию, которым модель, возможно, не обучалась. 1 Такой подход используют для повышения точности или полноты выходных данных модели. 1
• Положительные и отрицательные промпты. 1 Положительные промпты побуждают модель генерировать определённые типы выходных данных, отрицательные — препятствуют. 1 Такой подход применяют для контроля стиля и тона выходных данных модели, а также для предотвращения создания вредоносного или оскорбительного контента. 1
• Интерактивный контекстно-зависимый промпт. 1 Итеративное уточнение промпта на основе результатов работы модели. 1 Такой подход используют, чтобы помочь модели понять сложные или неоднозначные промпты и отреагировать на них. 1
• Ролевой промптинг. 1 Указание модели взять на себя определённую роль или идентичность при генерации выходных данных. 1 Такой подход применяют для создания более креативных и увлекательных материалов, таких как стихи, истории и сценарии. 1
• Промпт для вопроса с множественным выбором (MCQ). 1 Предоставление модели нескольких вариантов ответа на один вопрос с инструкцией выбрать правильный ответ из списка. 1
• Цепочка промптов. 2 Процесс решения задачи разделяют на несколько этапов. 2 Каждый из таких этапов — отдельный промпт со своими входными данными, форматированием и требуемым итогом. 2 Такой подход используют, когда задача слишком объёмная для одного промпта. 2