Kunstlik intelligents, eriti suurte keelemudelite (LLM-d), nagu Microsoft Copilot, kasutamisel on Prompti insenerimõistmine oluline. Hea arusaam sellest, millise käsuga mudelile sõnum saata, võib teha vahe kasuliku ja kasutu tulemuse vahel. Selles juhendis tahan tutvustada mõningaid olulisi Prompti inseneritehnikaid, eriti semantilist assotsiatsiooni, struktureeritud käske ja rolle. Need kontseptsioonid aitavad teil sõnastada tõhusaid käsklusi, mis maksimeerivad Microsoft Copiloti jõudlust. Anname kohe minna!
Olulisemad järeldused
- Prompti insenerimine on efektiivsete tulemuste saavutamise võti Microsoft Copilotiga.
- Semantiline assotsiatsioon võimaldab mudelil mõista kontekstuaalseid seoseid paremini.
- Struktureeritud käsud aitavad selgelt kommunikeerida konkreetseid nõudeid.
- Rollipõhised käsklused annavad mudelile konkreetseid juhiseid, et määratleda kontekst ja pakkuda paremaid tulemusi.
Samm-sammuline juhend
1. LLM-ide mõistmine
Alusta suurte keelemudelite põhjalikust mõistmisest. Need mudelid suudavad tekste laiendada või kokku võtta. Sa kas annad paar sõna ette ja saad põhjaliku vastuse või annad väga üksikasjalikud juhised ja mudel kokkutõmbab need. Oluline on, et nad töötaksid heade käskude alusel.
2. Halva Prompti näide
Kontseptsiooni paremaks mõistmiseks vaadakem koos näidet halvast Promptist. Kujuta ette, et soovid kirjutada artiklit telefonidest ja sõnastad selle järgmiselt: „Kirjuta mulle artikkel telefonidest“. See Prompt ei anna mudelile praktiliselt mingit konteksti, mistõttu vastus on enamasti rahuldamatu.
3. Konteksti laiendamine
Tõhusam lähenemine on anda mudelile rohkem konteksti. Fokuseeri mingile kindlale aspektile telefonidest, näiteks "Google Pixel 8 Pro". Keskkendudes konkreetsele teemale, suurendad tõenäosust, et mudeli poolt pakutavad teadmised on väärtuslikud.
4. Struktureeritud käsude kasutamine
Struktureeritud käsud on suurepärane viis oma nõuete selgeks kommunikeerimiseks. Näiteks võiksite öelda: „Oled telefoni ekspert. Kirjuta 600-sõnaline artikkel sellest, miks Google Pixel 8 Pro on hea.“ Sellisest Promptist saab selgeks, mida sa ootad, ja mudelil on piisavalt teavet põhjaliku vastuse genereerimiseks.
5. Rolli määratlemine rollipõhises käskimises
Eriti kasulik meetod oma Prompti insenerimisel on rollipõhine käskimine. Selles määratled mudelile rolli, et laiendada perspektiivi. Kui ütled, et mudel on "telefoni ekspert", siis see filtrib välja spetsiifilised teadmised ja pakub sulle väljundi, mis põhineb sellel ekspertiisil.
6. Võtmesõnade integreerimine
Süvendamaks oma Prompti, võid lisada võtmesõnu, mis on väljundi genereerimisel abiks. Meie näites võiksid märksõnade "Gemini Nano" ja "on-device" lisamine aidata mudelil konteksti laiendada ja leida asjakohasemat sisu.
7. Konkreetse sihtrühma tagamine
Mõtle ka sellele, kellele artikkel on suunatud. Kas see on tehnoloogiahuvilistele, üldistele lugejatele või väga spetsiifilisele auditooriumile? Mudel saab oma vastuse vastavalt kohandada ja vahetada kirjutamisstiili. See võib olla märgitud ka sinu promptis, et mudel teaks, kuidas informatsioon sõnastada.
8. Tagasiside ja peenhäälestus
Pärast seda, kui olete oma üleskutse sõnastanud ja mudel on artikli genereerinud, kontrollige tulemust. Kas see on see, mida te tahtsite? Kui mitte, siis vaadake oma üleskutse üle, lisage rohkem konteksti või konkreetseid nõudeid ja proovige uuesti. Ülesannete koostamise protsess on iteratiivne ja mõnikord on vaja teha mitu katset.
Kokkuvõte
Selles juhendis õppisite, kui oluline on Microsoft Copiloti edukaks kasutamiseks Prompti modelleerimine. Suurendage oluliselt oma sisendi tõhusust, mõistes semantilist assotsiatiivust, struktureeritud promte ja rolli pakkuvaid tehnikaid. Veenduge, et annate oma mudelile vajaliku konteksti, et saavutada kvaliteetseid tulemusi. Katsetage ja lihvige oma promte, et saada parim väljund vastavalt oma vajadustele!
Korduma kippuvad küsimused
Mis on suurte keelemudelite põhifunktsioonid?Suured keelemudelid saavad tekste laiendada ja kokku võtta.
Miks on promptis oluline kontekst?Selge kontekst toob kaasa kvaliteetsemad ja asjakohasemad tulemused.
Mis on semantiline assotsiatsioon Prompti modelleerimisel?Semantiline assotsiatsioon võimaldab mudelil mõista assotsiatiivseid seoseid ja pakkuda asjakohasemat sisu.
Kuidas saan struktureeritud prompte tõhusalt kasutada?Selgitades selgelt välja konkreetseid nõudmisi ja soovitud väljundit.
Mis on rolli pakkumine Prompti modelleerimisel?Rolli pakkumine määratleb mudelile rolli, et selgitada konteksti ja võimaldada paremaid vastuseid.
