llm prompting practices ja
2024.03.12
استنادًا إلى المواد المرجعية عالية الجودة ، قمنا بسهولة بتجميع نصائح لإنشاء مطالبات LLM (نموذج لغة واسعة النطاق).
يتم توفير نظرة عامة فقط. يرجى الرجوع إلى كل وثيقة للحصول على التفاصيل.
يمكن تعلم تقنيات الهندسة السريعة إلى حد ما من خلال المواد المنشورة. إذا كنت تفكر في شراء دورة ما أو البضائع أو الكتاب حول الهندسة السريعة (غالبًا لأولئك الذين لديهم القليل من المعلومات) ، يرجى التأكد من قراءة هذه المواد أولاً.
الهندسة الفورية - Openai API
ست استراتيجيات
- اكتب تعليمات واضحة
- تشمل التفاصيل
- تعيين شخصية
- يقسم بوضوح الأجزاء المختلفة من بيان الإدخال
- حدد الخطوات المطلوبة لإكمال المهمة
- تقديم مثال
- حدد طول الإجابة التي تريدها
- تقديم نص مرجعي
- توجيهك للرد باستخدام النص المرجعي
- قم بتوجيههم إلى فك الضغط مع اقتباس من النص المرجعي
- تقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية بسيطة
- حدد الإرشادات ذات الصلة للغاية لاستعلامات المستخدم باستخدام تصنيف النوايا
- لخص أو تصفية التفاعلات السابقة في التطبيقات التفاعلية التي تتطلب محادثات طويلة جدًا
- يتم تلخيص المستندات الطويلة في أجزاء ثم شيد بشكل متكرر الملخص العام.
- امنح النموذج وقتًا للتفكير
- أخبر النموذج نفسه لإيجاد حل قبل القفز إلى الاستنتاج
- إخفاء عملية الاستدلال للنموذج باستخدام المونولوجات الداخلية ومجموعة من الاستعلامات
- اسأل النموذج عما إذا كان هناك أي شيء مفقود من الممر السابق
- استخدام الأدوات الخارجية
- قم بإجراء عملية Retrievel المعرفة الفعالة باستخدام البحث القائم على التضمينات
- استخدم تنفيذ الرمز لإجراء حسابات أكثر دقة ومكالمات API الخارجية
- امنح النموذج الوصول إلى وظيفة محددة
- اختبر تغييراتك بشكل منهجي
- تقييم إخراج النموذج باستخدام الإجابة القياسية الذهبية
استراتيجيات التصميم الفوري | Google AI للمطورين
استراتيجية التصميم الفوري
- إعطاء تعليمات واضحة ومحددة
- تحديد المهام للأداء
- حدد جميع القيود
- حدد تنسيق إجابتك
- تضمين بعض الأمثلة
- صفر طلقة ومطالبات قليلة
- ابحث عن العدد الأمثل للأمثلة
- يتم استخدام أمثلة لإظهار الأنماط بدلاً من النماذج المضادة.
- تستخدم الأمثلة المقدمة تنسيقًا ثابتًا
- أضف المعلومات السياقية
- إضافة بادئة
- بادئة الإدخال
- بادئة الإخراج
- مثال بادئة
- امنح النموذج مدخلات جزئية لإكماله
- يطالب الانهيار في مكونات بسيطة
- تحطيم التعليمات
- قم بإنشاء سلسلة من المطالبات (اجعل إخراج المطالبة السابقة كمدخل للمطالبة التالية)
- ردود إجمالية
- جرب قيم المعلمات المختلفة
- أقصى رمز الإخراج
- درجة حرارة
- أعلى K.
- أعلى p
- استراتيجية دورة التحسين الفوري
- استخدم عبارة مختلفة
- التبديل إلى مهمة مماثلة
- إعادة ترتيب محتوى موجه
- استجابة احتياطي
- أشياء لتجنبها
- تجنب الاعتماد على النماذج لتوليد معلومات واقعية
- استخدام الرياضيات ومشاكل المنطق بحذر
هندسة سريعة ل AI العامة | التعلم الآلي | جوجل للمطورين
هندسة سريعة لتوليد الذكاء الاصطناعي
أفضل الممارسات إنشاء فوري
- تواصل بوضوح عن المحتوى والمعلومات الأكثر أهمية.
- هيكل المطالبة: ابدأ بتعريف الدور ، وتوفير بيانات السياق والإدخال ، وتقديم التعليمات.
- استخدم أمثلة ملموسة ومتنوعة لتمكين النموذج من تحقيق نتائج دقيقة مع التركيز.
- إعطاء قيود للحد من نطاق ناتج النموذج. القيام بذلك سيتجنب الانحراف عن التعليمات وتوفير معلومات غير دقيقة.
- يتم تقسيم المهام المعقدة إلى تسلسلات بسيطة.
- قم بتوجيه النموذج لتقييم إجاباتهم الخاصة والتحقق منها قبل توليدها ("يجب أن تكون الردود ضمن 3 جمل" ، "معدل إيجاز الإخراج على مقياس من 1 إلى 10." "هل تعتقد أن هذا صحيح؟").
نوع موجه
- المطالبة المباشرة (صفر طلقة)
- المطالبة بمثال (طلقة واحدة/ طلقة قليلة/ متعددة)
- COT (سلسلة من الأفكار) المطالبة
- Zero-Shot Cot
- استراتيجية دورة التحسين الفوري
الهندسة الفورية
- تحديد المهام ومعايير النجاح
- معايير النجاح الرئيسية للنظر فيها
- الأداء والدقة
- كمون
- سعر
- إنشاء حالة اختبار
- إنشاء موجه مؤقت
- جرب موجهًا في حالة الاختبار
- تحسين المطالبة
- العودة إلى الخطوة 4 وكرر التحسينات
- التحرير مطالبات مصقولة
بدءًا من النماذج الأكثر قدرة والمطالبات الطويلة أولاً ، وبمجرد الحصول على جودة الإخراج المطلوبة ، جرب النماذج الأصغر أو المطالبات الأقصر لتوفير الكمون والتكاليف.
تقنيات الهندسة الفوري
- أخبرهم بوضوح ومباشر
- استخدم المثال
- إعطاء دور للنموذج
- باستخدام علامات XML (كلود محددة)
- افصل المطالبات الكبيرة
- اجعل النموذج يفكر في خطوة بخطوة
- حدد بداية الإخراج المتوقع
- حدد تنسيق الإخراج
- الرجاء إعادة كتابة
- نماذج ذات نوافذ سياق طويلة تستفيد منها
دليل الهندسة الفوري
إعدادات LLM
اسم توضيح درجة حرارة درجة العشوائية. زيادة درجة الحرارة تزيد من العشوائية ، في حين أن انخفاض العشوائية. أعلى ص طريقة لأخذ عينات تسمى أخذ العينات النواة. أعلى أعلى p يزيد من تنوع الاستجابات. الحد الأقصى طول الحد الأقصى للطول من الجواب. تختلف الوحدات اعتمادًا على النموذج ، مثل عدد الرموز والشخصيات. توقف التسلسل نمط سلسلة يتوقف عن توليد الإجابات. عقوبة التردد عقوبة لتكرار حدوث رمز معين. عقوبة التواجد عقوبة لتكرار حدوث أي رمز. مكونات سريعة
النظر في ما يلي كمكونات للمطالبة:
اسم اليابانية توضيح تعليمات تعليمات المهام التي تريد تصميمها سياق سياق المعلومات الخارجية وسياق إضافي بيانات الإدخال بيانات الإدخال المدخلات والأسئلة لطرحها للحصول على إجابات مؤشر الإخراج مؤشر الإخراج نوع الإخراج والتنسيق نصائح عامة
- ابدأ ببساطة وكرر التحسينات
- توجيه الطلبات بطريقة منظمة
- على وجه التحديد ، مباشرة
- تجنب عدم الدقة
- "هكذا هو" بدلاً من "لا تفعل هذا".
تقنيات الخلق السريع
- صفر طلاء
- القليل من اللقطة
- COT (سلسلة من الأفكار) المطالبة
- الاتساق الذاتي
- ولدت المعرفة التي تدفع
- سلاسل سريعة
- توت (شجرة الأفكار)
- خرقة (جيل معزز الاسترجاع)
- الفن (التفكير التلقائي واستخدام الأدوات)
- قرد (مهندس موجه أوتوماتيكي)
- النشط
- التحفيز الاتجاهي
- PAL (نماذج اللغة بمساعدة البرنامج)
- رد فعل المطالبة
- الانعكاس
- سرير الأطفال متعدد الوسائط
- GraphPrompt
المخاطر وإساءة الاستخدام
- مطالبة معادية (هجوم فوري)
- الحقن الفوري
- PROMPTRE الملك
- كسر السجن (Jailbreak)
- حقيقة
- تحيز
