Какие существуют методы повышения эффективности взаимодействия с генеративными моделями через промптирование?

Некоторые методы повышения эффективности взаимодействия с генеративными моделями через промптирование:

• Метапромптинг. habr.com Техника, при которой первоначальный запрос генерирует более детализированный подзапрос, позволяя модели «переспросить саму себя» для уточнения задачи. habr.com Этот подход особенно эффективен для комплексных задач. habr.com
• Цепочка мыслей (chain of thoughts). neurounit.ai habr.com Техника, побуждающая модель к явному демонстрированию процесса рассуждения, что повышает точность в логических и математических задачах. habr.com
• Ролевой контекст. habr.com Наделение модели определённой ролью позволяет активировать соответствующие паттерны в тренировочных данных и настроить стилистику ответа. habr.com Модель начинает использовать специфические знания и терминологию, связанные с данной областью. habr.com
• Структурированное форматирование. habr.com Явное указание формата ответа позволяет контролировать не только содержание, но и организацию информации. habr.com Использование структурированных форматов (JSON, markdown, таблицы) значительно снижает количество «галлюцинаций» и повышает информативность ответов. habr.com
• Адаптация под уровень сложности. thelightech.ru Промпты корректируются в зависимости от требуемой детализации. thelightech.ru Для простых задач (например, классификация текста) достаточно кратких указаний. thelightech.ru Для многоэтапных процессов (прогнозирование продаж с учётом сезонности) добавляют контекст. thelightech.ru
• Оценка и автооптимизация. thelightech.ru На финальном этапе анализируют соответствие ответов целям. thelightech.ru Инструменты вроде «self-refine» позволяют модели самостоятельно улучшать результаты. thelightech.ru

Важно регулярно тестировать подходы и обновлять промпты в соответствии с меняющимися задачами. thelightech.ru