Učinkovito programiranje z Microsoft Copilotom

Umetna inteligenca, zlasti pri uporabi velikih jezikovnih modelov (LLM-ji) kot je Microsoft Copilot, je razumevanje Inženiringa povodca ključnega pomena. Dobra razumevanje zahteve, ki jo pošiljaš modelu, lahko naredi razliko med koristnim in neuporabnim rezultatom. V tej smernici ti želim predstaviti nekaj ključnih tehnik Inženiringa povodca, zlasti semantično povezovanje, strukturirane povodce in perk. Ti koncepti ti bodo pomagali oblikovati učinkovite zahteve, ki bodo maksimizirale učinkovitost Microsoft Copilot. Spustimo se neposredno vanje!

Najpomembnejše ugotovitve

• Inženiring povodca je ključ do učinkovitih rezultatov z Microsoft Copilot.
• Semantično povezovanje omogoča modelu boljše razumevanje kontekstualnih povezav.
• Strukturirani povodci pomagajo jasno komunicirati specifične zahteve.
• Povodci za perke dajejo modelu specifična navodila za opredelitev konteksta in zagotavljanje boljših rezultatov.

Korak-za-korakom vodnik

1. Razumevanje velikih jezikovnih modelov

Začni z osnovnim razumevanjem velikih jezikovnih modelov. Ti modeli so sposobni razširiti ali povzeti besedila. Podaš bodisi nekaj besed in dobiš podrobno odgovor, ali pa podaš zelo podrobne informacije in model jih stisne. Pomembno je, da delujejo zaradi dobrih povodcev.

2. Primer slabega povodca

Za boljše razumevanje koncepta si poglejmo skupaj primer slabega povodca. Predstavljaj si, da želiš napisati članek o mobilnih telefonih in oblikuješ tole: "Napiši mi članek o mobilnih telefonih." Ta povodec modelu ne zagotavlja skoraj nobenega konteksta, kar večinoma rezultira v nezadovoljivem odgovoru.

3. Razširjanje konteksta

Bolj učinkovit pristop je, da modelu zagotoviš več konteksta. Osredotoči se na določen vidik mobilnih telefonov, na primer "Google Pixel 8 Pro". Z osredotočanjem na specifično temo povečaš verjetnost, da bo model zagotovil pomembne informacije.

4. Uporaba strukturiranih povodcev

Strukturirani povodci so odličen način za jasno komuniciranje tvojih zahtev. Na primer, lahko rečeš: "Si strokovnjak za mobilne telefone. Napiši 600 besed dolg članek o tem, zakaj je Google Pixel 8 Pro dober." V povodcu je jasno, kaj pričakuješ, in model ima dovolj informacij za ustvarjanje celovitega odgovora.

5. Opredelitev vloge s Perk-Promptingom

Še posebej uporabna metoda v tvojem povodčnem inženiringu je Perk-Prompting. Tu določiš vlogo za model, da podaljša perspektivo. Ko rečeš, da je model "strokovnjak za mobilne telefone", bo filtriral specifične informacije in ti zagotovil izhod, ki temelji na tem strokovnem znanju.

6. Vključitev ključnih besed

Da bi svojemu povodcu dodal več globine, lahko dodaš ključne besede, ki so koristne pri generiranju izhoda. V našem primeru bi dodajanje besed kot sta "Gemini Nano" in "on-device" modelu pomagalo razširiti kontekst in najti bolj relevantne vsebine.

7. Zagotovitev specifične ciljne skupine

Pomisli tudi za koga je članek namenjen. Je za ljubitelje tehnologije, splošne bralce ali zelo posebno občinstvo? Model bo prilagodil svoj odgovor glede na to ter spremenil slog pisanja. To lahko označiš tudi v svojem povodcu, da model ve, kako oblikovati informacije.

8. Povratne informacije in popravki

Ko oblikuješ svoj povodec in model ustvari članek, preveri rezultat. Je to to, kar si si želel? Če ne, popravi svoj povodec, dodaj več konteksta ali specifičnih zahtev ter poskusi znova. Proces povodčnega inženiringa je iterativen in včasih zahteva več poskusov.

Povzetek

V tej vadnici si se naučil/a, kako pomembno je Prompt Engineering za uspešno uporabo programa Microsoft Copilot. S poznavanjem semantičnega povezovanja, strukturiranih nalog in vlog nadziranja lahko bistveno povečaš učinkovitost svojih vnosov. Poskrbi, da modelu daš potreben kontekst, da dosežeš visoko kakovostne rezultate. Preizkušaj in nadgrajuj svoje naloge, da dobiš najboljši izhod za svoje potrebe!