Какие существуют способы оптимизации запросов для улучшения качества ответов в больших языковых моделях?

Некоторые способы оптимизации запросов для улучшения качества ответов в больших языковых моделях (LLM):

• Задавать прямые вопросы. scand.com Формулировать запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. scand.com Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию ищут. scand.com
• Указывать желаемую длину ответа. scand.com Это поможет модели понять объём ответа, который нужен. scand.com
• Использовать простые инструкции. scand.com Предоставлять указания по формату и содержанию ответа. scand.com Например, нужно ли получить список, резюме или краткое объяснение. scand.com
• Использовать контекстуальные подсказки. scand.com Предоставлять контекстуальную информацию, чтобы сузить область ответа модели. scand.com Чёткий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса. scand.com
• Использовать форматирование JSON. scand.com Запрашивать ответы в структурированном формате, таком как JSON. scand.com Этот подход обеспечивает упорядоченность и краткость вывода, что упрощает его обработку и использование. scand.com
• Использовать специфические запросы. scand.com Настраивать запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. scand.com
• Декомпозировать сложные задачи. events.rudn.su Разбивать многогранную задачу на серию отдельных вопросов или запросов. events.rudn.su Запрос модели на генерацию каждой части по отдельности даёт лучшие результаты, чем перегрузка её сложной инструкцией. events.rudn.su
• Использовать шаблоны инструкций. events.rudn.su Использование готовых, проверенных шаблонов инструкций повышает эффективность и оптимизирует результаты модели. events.rudn.su