Какие существуют методы оптимизации промптинг-запросов для нейросетевых систем?

Некоторые методы оптимизации промптинг-запросов для нейросетевых систем:

• Подробное описание задачи и контекста. blog.tutortop.ru Основа эффективного промпта — максимально точное описание того, что нужно получить. blog.tutortop.ru Важно прописать явно каждую важную деталь. blog.tutortop.ru
• Определение роли для нейросети. blog.tutortop.ru Назначение конкретной роли повышает релевантность ответов на 35–40%. blog.tutortop.ru
• Добавление структурных требований. blog.tutortop.ru Чёткая структура помогает нейросети организовать информацию логично и последовательно. blog.tutortop.ru Нужно указать желаемый формат ответа: количество пунктов в списке, объём текста, наличие заголовков и подзаголовков, формат подачи (таблица, список, эссе). blog.tutortop.ru
• Использование примеров и шаблонов. blog.tutortop.ru Метод few-shot learning (обучение нейросети на нескольких примерах) значительно улучшает качество ответов. blog.tutortop.ru Нужно показать нейросети 1–3 примера желаемого результата. blog.tutortop.ru
• Итерационный подход. hyzfuntk.genspark.space Нужно начать с базового запроса, оценить результат и последовательно улучшать промпт, добавляя детали, уточнения или меняя формулировки. hyzfuntk.genspark.space
• Использование «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought). blog.tutortop.ru vc.ru Нужно попросить нейросеть показать свои рассуждения пошагово. blog.tutortop.ru Исследования Google показали, что это повышает точность решения сложных задач на 62%. blog.tutortop.ru
• Метапромптинг. gimal-ai.ru vc.ru Это «промпт о промпте», который позволяет упростить процесс создания эффективных запросов для нейросетей. vc.ru Первоначальный, обычно краткий, запрос пользователя преобразуется в более детализированный промпт с помощью самой LLM или отдельного инструмента генератора промптов. vc.ru