Dirbtiniam intelektui , ypač naudojant tokius didelės kalbos modelius (LLM) kaip "Microsoft Copilot" , labai svarbu suprasti greitąją inžineriją. Gerai suprasdami modeliui siunčiamą raginimą, galite atskirti naudingą rezultatą nuo nenaudingo. Šiame vadove norėčiau jus supažindinti su kai kuriais svarbiausiais užuominų inžinerijos metodais, ypač su semantinėmis asociacijomis, struktūrizuotomis užuominomis ir vaidmenimis. Šios sąvokos padės jums suformuluoti veiksmingas užuominas, kurios maksimaliai padidina "Microsoft Copilot" našumą. Nieko nelaukdami pasinerkime į šią temą!
Pagrindiniai dalykai
- Raginimo inžinerija yra raktas į veiksmingus rezultatus naudojant "Microsoft Copilot".
- Semantinis susiejimas leidžia modeliui geriau suprasti kontekstinius ryšius.
- Struktūrizuoti raginimai padeda aiškiai perteikti konkrečius reikalavimus.
- Vaidmenų užuominos suteikia modeliui konkrečius nurodymus, kad jis galėtų apibrėžti kontekstą ir pateikti geresnius rezultatus.
Žingsnis po žingsnio vadovas
1. LLM supratimas
Pradėkite nuo pagrindinio supratimo apie didelės kalbos modelius. Šie modeliai gali išplėsti arba apibendrinti tekstus. Jūs pateikiate kelis žodžius ir gaunate išsamų atsakymą arba pateikiate labai išsamią informaciją, o modelis ją apibendrina. Svarbiausia, kad jie veikia dėl gerų užuominų.
2. Blogos užuominos pavyzdys
Kad geriau suprastume šią sąvoką, kartu panagrinėkime blogos užuominos pavyzdį. Įsivaizduokite, kad norite parašyti straipsnį apie mobiliuosius telefonus ir formuluojate jį taip: "Parašykite man straipsnį apie mobiliuosius telefonus". Šis raginimas modeliui nesuteikia beveik jokio konteksto, todėl atsakymas paprastai būna nepatenkinamas.
3. išplėskite kontekstą
Veiksmingesnis metodas - suteikti modeliui daugiau konteksto. Sutelkite dėmesį į konkretų mobiliųjų telefonų aspektą, pavyzdžiui, "Google Pixel 8 Pro". Sutelkę dėmesį į konkrečią temą, padidinsite tikimybę, kad modelis suteiks vertingos informacijos.
4. Naudokite struktūrizuotus raginimus
Struktūriniai užuominos yra puikus būdas aiškiai perteikti savo reikalavimus. Pavyzdžiui, galite sakyti: "Esate mobiliųjų telefonų ekspertas. Parašykite 600 žodžių straipsnį apie tai, kodėl "Google Pixel 8 Pro" yra geras". Iš raginimo aiškiai matyti, ko tikitės, o modeliui pakanka informacijos, kad būtų galima parengti išsamų atsakymą.
5. Apibrėžkite vaidmenį su vaidmens užuominomis
Ypač naudingas metodas jūsų užuominų inžinerijoje yra vaidmens užuomina. Šiuo atveju apibrėžiate vaidmenį, kad modelis galėtų išplėsti perspektyvą. Jei pasakysite, kad modelis yra "mobiliųjų telefonų ekspertas", jis išfiltruos konkrečią informaciją ir pateiks jums išvestį, pagrįstą šiomis ekspertinėmis žiniomis.
6. raktinių žodžių integravimas
Norėdami dar labiau pagilinti savo užklausą, galite pridėti raktažodžių, kurie padės generuoti išvestį. Mūsų pavyzdyje pridėjus tokius terminus kaip "Gemini Nano" ir "on-device", modeliui būtų lengviau išplėsti kontekstą ir rasti daugiau tinkamo turinio.
7. Užtikrinkite konkrečią tikslinę auditoriją
Pagalvokite, kam skirtas straipsnis. Ar jis skirtas technologijų entuziastams, bendriesiems skaitytojams, ar labai konkrečiai auditorijai? Modelis gali atitinkamai pritaikyti savo atsakymą ir pakeisti rašymo stilių. Tai taip pat galima pažymėti jūsų paraginime, kad modelis žinotų, kaip formuluoti informaciją.
8. Grįžtamasis ryšys ir tikslinimas
Suformulavę užklausą ir modeliui sukūrus straipsnį, patikrinkite rezultatą. Ar jis yra toks, kokio norėjote? Jei ne, patikslinkite užklausą, pridėkite daugiau konteksto arba konkrečių reikalavimų ir bandykite dar kartą. Paraginimo kūrimo procesas yra kartotinis ir kartais reikia kelių bandymų.
Apibendrinimas
Šiame vadove sužinojote, kokia svarbi yra raginimų inžinerija sėkmingam "Microsoft Copilot" naudojimui. Suprasdami semantinį susiejimą, struktūrizuotas užuominas ir vaidmenų užuominas, galite gerokai padidinti savo įvesties efektyvumą. Būtinai suteikite savo modeliui kontekstą, kurio jam reikia, kad pasiektumėte aukštos kokybės rezultatų. Eksperimentuokite ir koreguokite užuominas, kad gautumėte geriausiai jūsų poreikius atitinkančius rezultatus!
Dažniausiai užduodami klausimai
Kokios yra pagrindinės didžiųjų kalbos modelių funkcijos?Didieji kalbos modeliai gali išplėsti ir apibendrinti tekstus.
Kodėl raginime svarbus kontekstas?Aiškus kontekstas lemia kokybiškesnį ir tinkamesnį rezultatą.
Kas yra semantinė asociacija greitakalbių inžinerijoje?Semantinė asociacija leidžia modeliui suprasti asociatyvius ryšius ir pateikti tinkamesnį turinį.
Kaip efektyviai naudoti struktūrizuotas užuominas?aiškiai formuluodami konkrečius reikalavimus ir pageidaujamą išvestį.
Kas yra vaidmens paraginimas?vaidmens paraginimas apibrėžia modelio vaidmenį, kad būtų galima paaiškinti kontekstą ir gauti geresnius atsakymus.
