Какие существуют методы оптимизации промптов для достижения лучших результатов в обработке естественного языка?

Некоторые методы оптимизации промптов для достижения лучших результатов в обработке естественного языка:

• Работа с шаблонами. gimal-ai.ru Использование заготовленных рамок или стандартов экономит время и позволяет быстро повторять успешные настройки. gimal-ai.ru
• Уточнение задачи. gimal-ai.ru Добавление деталей: формата, стиля, ограничений, ожидаемого результата. gimal-ai.ru Чем больше чётких параметров, тем выше качество отклика. gimal-ai.ru
• Пошаговый подход (chain-of-thought). gimal-ai.ru Разложение задачи на этапы, объяснение каждого действия. gimal-ai.ru Этот способ полезен для сложных или логических запросов. gimal-ai.ru
• Оптимизация длины и структуры. gimal-ai.ru Разделение условий по пунктам, использование списков, если задача сложная. gimal-ai.ru
• Few-shot и zero-shot. gimal-ai.ru Few-shot: приведение примеров задач и ожидаемых решений прямо в промпте. gimal-ai.ru Это помогает модели понять паттерны. gimal-ai.ru Zero-shot: формулировка задачи без примеров — полезно, когда нужна универсальность. gimal-ai.ru
• Метапромптинг. gimal-ai.ru Создание промпта о том, как оптимизировать другие промпты или генерировать шаблоны. gimal-ai.ru Используется для создания базы решений. gimal-ai.ru
• Итеративные эксперименты. gimal-ai.ru Тестирование разных формулировок, сравнение результатов, доработка промптов по итогам тестов. gimal-ai.ru

Также существует методика автоматизированной генерации и оптимизации текстовых инструкций (промптов) — Automatic Prompt Engineer (APE). systems-analysis.ru