What Prime Day Taught Me About Prompt Engineering
Chciałem opanować prompt engineering.
Nie zależały mi na wyrafinowanych sztuczkach. Chciałem przydatnych umiejętności. Chciałem wiedzieć, jak zadawać pytania, aby odpowiedzi były wiarygodne.
Większość samouczków używa sztucznych przykładów. Trudno wyłapać błędną odpowiedź, jeśli dany temat cię nie obchodzi.
Zatem ćwiczyłem na swoim koszyku w Amazonie. Chciałem wiedzieć, czy moje okazje są prawdziwe, czy to tylko marketing. Stawką były moje własne pieniądze.
Oto czego się nauczyłem.
- Atakuj kotwicę Marketing używa „cen katalogowych”, aby zniżki wyglądały na ogromne. Jeśli zapytasz: „Czy to dobra okazja?”, model często przyjmuje fałszywą cenę katalogową.
Rozwiązanie: Powiedz modelowi, aby zignorował cenę katalogową. Poproś go o porównanie aktualnej ceny z rzeczywistą ceną rynkową z ostatnich 6–12 miesięcy.
- Zdefiniuj kryteria Prompt typu „który jest lepszy?” jest bezużyteczny. „Lepszy” nic nie znaczy bez kontekstu.
Rozwiązanie: Użyj kryteriów ważonych. Powiedz modelowi dokładnie, co ma znaczenie.
- 30% cena
- 25% moc czyszczenia
- 20% czas pracy
- 15% filtr HEPA
- 10% konserwacja
Dodatkowo, rozdziel „najlepszą okazję” od „najlepszego produktu”. Produkt może być wysokiej jakości, ale nie być opłacalny.
- Wymuś obliczenia Modele mogą być pewne siebie, ale mylić się w matematyce. Często popełniają błędy w podsumowaniach.
Rozwiązanie: Powiedz modelowi, aby „wykazał obliczenia w sposób jawny”. Jeśli model wypisze odejmowanie krok po kroku, mniejsza jest szansa, że wygeneruje (zhalucynuje) błędny wynik.
- Priorytetyzuj treść nad formatowaniem Jeśli przekroczysz limit znaków, stracisz końcówkę swojego promptu.
Rozwiązanie: Najważniejsze instrukcje umieść na początku. Nie marnuj miejsca na długie nagłówki czy uprzejmości. Umieść „przełamanie kotwicy” i „kryteria ważone” na samej górze.
5 podstawowych technik do zastosowania: • Używaj ról dla jasności. Powiedz modelowi, aby zachowywał się jak analityk cenowy. • Wymagaj konkretnej struktury. Poproś o tabelę lub konkretny werdykt. • Stosuj przykłady typu few-shot. Pokaż mu jeden przykład idealnej odpowiedzi. • Poproś o uzasadnienie przed wydaniem werdyktu. To zmusza model do myślenia. • Dodaj klauzulę niepewności. Powiedz mu, aby pisał „niezweryfikowane”, jeśli nie może znaleźć danych.
Prompt engineering to debugowanie. Nie akceptuj po prostu pierwszej odpowiedzi. Znajdź miejsce, w którym model zawodzi, i napraw ten konkretny element.
Source: https://dev.to/cseeman/what-prime-day-taught-me-about-prompt-engineering-3gek
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi