Prompting пиши правильные промты

Подробно о методе: Промтинг Zero-Shot: Полное руководство для максимальной эффективности Подробно о методе: Few-shot prompting: Как управлять ChatGPT и добиваться точных ответов Подробно о методе: Chain-of-Thought Prompting: Как заставить ИИ думать, а не гадать Подробно о методе: Self-Consistency Prompting: Как повысить точность ответов ИИ в 10 раз Подробно о методе: Tree of Thoughts Prompting: Абсолютное оружие для сложных задач Подробно о методе: Retrieval Augmented Generation: Прорыв в генерации текста с проверенными данными Подробно о методе: Языковые модели + внешние инструменты = ART...

В современном мире искусственного интеллекта успех напрямую зависит от качества ваших промтов. Если вы хотите, чтобы ChatGPT выдавал точные, релевантные и живые ответы, нужно уметь правильно формулировать запросы. В этой статье мы расскажем, как создавать мощные и конкретные промты, опираясь на исторические примеры, кейсы ведущих компаний и научные исследования. (эффективные промты, нейросети) Начните с чёткого изложения своих требований. Подобно тому, как великие полководцы составляли детальные боевые планы, вы должны давать исчерпывающую информацию...

Graph Prompting — это методика, позволяющая структурировать входные данные для языковых моделей с помощью графовых структур. Ниже приводится подробное руководство по этой технике без прикрас, с четкими рекомендациями и резкими замечаниями по поводу неэффективных подходов. Graph Prompting — это метод формулирования промтов, при котором информация представляется в виде графа: узлы, ребра, связи. Такая структура позволяет явно задать взаимосвязи между объектами и концепциями, что существенно уменьшает неоднозначность интерпретации запроса моделью...

Ниже представлена подробная, жесткая и практичная статья по технике Multimodal CoT prompting. Multimodal CoT prompting – это метод, который объединяет два мощных подхода: Иными словами, мы заставляем модель не просто выдавать ответ, а объяснять каждый шаг логического анализа, используя всю доступную информацию. Итог: эволюция от простых примеров к комплексной обработке информации из разных источников дает конкурентное преимущество в задачах, требующих аналитического мышления и интеграции данных...

Ниже приведена исчерпывающая статья о технике Reflexion prompting. Читай внимательно – никаких изысков, только факты и конкретные рекомендации для практиков, которые хотят получать максимум результата от своих языковых моделей. В мире искусственного интеллекта и языковых моделей эффективность запросов (prompting) напрямую влияет на качество результатов. Reflexion prompting – это методика, позволяющая не просто подавать запрос, а заставлять модель «думать» над своими ошибками и улучшаться с каждым циклом...

ReAct prompting – это не модное словечко, а рабочий инструмент для тех, кто хочет получить от языковой модели не просто ответ, а обоснованный, четкий и проверенный вывод. Здесь нет места размытым фразам и догадкам. Если вы до сих пор довольствуетесь zero-shot или few-shot подходами, считайте, что тормозите собственный прогресс. Перейдём к делу. ReAct prompting – это методика формирования запросов к языковым моделям, при которой модель вынуждена не просто выдавать конечный результат, но и демонстрировать...