Prompt engineering

Промпт-інжиніринг – це мистецтво правильного формулювання запитів, яке допомагає отримати точні та релевантні відповіді від великих мовних моделей (LLM). Чим краще побудований запит, тим якіснішою буде відповідь. Існує багато технік промптінгу але ми розглянемо кілька найпоширеніших. Ось п’ять ключових технік, які допоможуть покращити взаємодію з ШІ:

1. Zero-Shot Prompting – нульовий контекст. Модель отримує завдання без будь-яких прикладів, покладаючись виключно на своє попереднє навчання. Ця техніка швидка та зручна, але іноді може призводити до менш точних результатів.
2. Few-Shot Prompting – кілька прикладів. Надаючи моделі кілька зразків очікуваних відповідей, можна суттєво покращити її розуміння контексту та отримати структуровану відповідь у потрібному форматі.
3. Chain-of-Thought Prompting – ланцюжок міркувань. Заохочує модель покроково пояснювати свій логічний процес. Це особливо корисно для складних розрахунків, аналітики та вирішення проблем, що потребують багатоетапного підходу.
4. Meta prompting – самовдосконалення промптів. Цей метод промпт-інжинірингу, який використовує великі мовні моделі (LLMs) для створення та вдосконалення промптів. На відміну від традиційного підходу, де промпт створюється вручну без можливості корекції, meta prompting дозволяє LLM динамічно адаптувати та покращувати запит на основі вашого зворотного зв’язку. 
5. Self-Consistency – самоузгодженість. Замість того, щоб давати одну відповідь одразу, модель створює кілька варіантів і порівнює їх між собою. Потім обирається найбільш підходящий варіант, що зменшує ймовірність випадкових помилок. Це працює як колективне рішення в групі: чим більше людей дійшли до однакового висновку, тим вищі шанси, що відповідь правильна.

Чому це важливо?
Грамотне використання цих технік дозволяє суттєво покращити результати роботи з LLM, забезпечуючи точність, логічність та відповідність очікуванням.