1. Основы промптинга
1.1 Zero-Shot Prompting
- Определение: Генерация ответов без примеров, только на основе инструкций.
- Применение: Простые запросы вроде классификации текста или генерации идей.
- Пример: "Объясни квантовую запутанность простым языком".
Подробно о методе: Промтинг Zero-Shot: Полное руководство для максимальной эффективности
1.2 Few-Shot Prompting
- Стратегия: Добавление 3-5 примеров для "обучения" модели в контексте.
- Преимущества: Повышение точности для нишевых задач (перевод терминов, анализ тональности).
- Ограничения: Риск переобучения на примерах.
Подробно о методе: Few-shot prompting: Как управлять ChatGPT и добиваться точных ответов
2. Мышление и рассуждение
2.1 Chain-of-Thought (CoT) Prompting
- Суть: Пошаговое решение задачи с явной демонстрацией логики.
- Пример:
"Задача: У Марии 5 яблок. Она отдала 2 другу. Сколько осталось?
Решение: 5 - 2 = 3. Ответ: 3" - Эффективность: +40% точности для математических задач.
Подробно о методе: Chain-of-Thought Prompting: Как заставить ИИ думать, а не гадать
2.2 Self-Consistency Prompting
- Улучшение CoT: Генерация нескольких цепочек рассуждений и выбор наиболее частого ответа.
- Результаты: Снижение ошибок на 60% в логических задачах.
Подробно о методе: Self-Consistency Prompting: Как повысить точность ответов ИИ в 10 раз
2.3 Tree of Thoughts (ToT)
- Расширение CoT: Построение древовидной структуры возможных решений с оценкой каждой ветви.
- Применение: Сложные задачи планирования (оптимизация маршрутов, стратегические игры).
Подробно о методе: Tree of Thoughts Prompting: Абсолютное оружие для сложных задач
3. Интеграция внешних данных
3.1 Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Механика:
Поиск релевантных данных из внешних источников
Инъекция найденной информации в промпт - Преимущества: Актуальные ответы с проверенными фактами (медицина, юриспруденция).
Подробно о методе: Retrieval Augmented Generation: Прорыв в генерации текста с проверенными данными
3.2 ART (Autonomous Research Tool)
- Алгоритм:
Анализ задачи → Поиск информации → Синтез ответа - Пример использования: Написание исследовательских работ с автоматическим цитированием.
Подробно о методе: Языковые модели + внешние инструменты = ART. Как это работает?
4. Мультимодальные подходы
4.1 Multimodal CoT
- Инновация: Совмещение текстовых цепочек рассуждений с анализом изображений.
- Кейс: Медицинская диагностика по снимкам КТ + анамнезу пациента.
Подробно о методе: Multimodal CoT Prompting: Полное руководство по интеграции текста и визуальных данных
4.2 Graph Prompting
- Метод: Визуализация связей между концепциями в виде графов.
- Инструменты: Gephi, Neo4j для обработки сложных данных (соцсети, геномные цепочки).
Подробно о методе: Graph Prompting: Практическое руководство для эффективного использования
5. Динамические стратегии
5.1 ReAct Prompting
- Формула: Reason → Act → Observe → Repeat
- Пример:
1. Reason: Нужно найти цену акций Tesla за 2023
2. Act: Запрос к API Yahoo Finance
3. Observe: Получение данных...
Подробно о методе: ReAct Prompting: Логика + Действие = Идеальный Результат
5.2 Reflexion Prompting
- Механизм обратной связи: Автоматическая оценка качества ответов и перегенерация.
- Алгоритм:
while score < threshold:
generate → evaluate → refine
Подробно о методе: Reflexion Prompting: Простая техника для мощных ответов
5.3 Prompt Chaining
- Стратегия: Разбиение сложной задачи на последовательность промптов.
- Пример цепочки для написания статьи:
Генерация тезисов
Поиск источников
Написание черновика
Корректура стиля
Подробно о методе: Prompt Chaining: Разбей сложное на простое и достигни успеха
6. Оптимизация моделей
6.1 Generate Knowledge Prompting
- Подход: Предварительная генерация фактов перед ответом.
- Шаги:
1. "Перечисли 10 фактов о CRISPR-Cas9"
2. "Используя эти факты, объясни технологию редактирования генов"
Подробно о методе: Generate Knowledge Prompting: Жёсткий Разбор Техники
7. Рекомендации по выбору техники
Заключение: Комбинируя методы (например, RAG для достоверности + ToT для сложной логики + Multimodal CoT для работы с изображениями), можно достичь экспертного уровня в генеративных моделях.
Дополнительно ко всем видам техники общее руководство по созданию промт запросов
Призыв подписаться на канал и поставить лайк:
🚀 Хотите больше практических техник для работы с нейросетями? Подписывайтесь на канал и ставьте лайк! 👍 Ваш фидбэк – лучший способ показать, что этот контент полезен. Если у вас есть вопросы – пишите в комментариях, разберём вместе! 💡