Чему меня научил Prime Day в области промпт-инжиниринга
Я хотел освоить промпт-инжиниринг.
Мне не нужны были хитрые трюки. Мне нужны были полезные навыки. Я хотел знать, как задавать вопросы так, чтобы ответы были заслуживающими доверия.
В большинстве обучающих материалов используются вымышленные примеры. Трудно заметить плохой ответ, если тебе не важна тема.
Поэтому я практиковался на своей корзине в Amazon. Я хотел понять, были ли мои скидки реальными или это просто маркетинг. На кону стояли мои собственные деньги.
Вот чему я научился.
- Атакуйте «якорь» Маркетологи используют «зачеркнутые цены» (list prices), чтобы скидки казались огромными. Если вы спросите: «Это выгодная сделка?», модель часто принимает эту фиктивную цену за истину.
Решение: скажите модели игнорировать зачеркнутую цену. Попросите её сравнить текущую цену с реальной рыночной ценой за последние 6–12 месяцев.
- Определите критерии Промпт вроде «что лучше?» бесполезен. Слово «лучше» ничего не значит без контекста.
Решение: используйте взвешенные критерии. Четко скажите модели, что именно важно.
- 30% — цена
- 25% — мощность очистки
- 20% — время работы
- 15% — HEPA-фильтр
- 10% — обслуживание
Также разделяйте понятия «лучшая сделка» и «лучший продукт». Продукт может быть высококачественным, но невыгодным по цене.
- Заставляйте считать Модели могут быть уверенными, но ошибаться в математике. Они часто допускают ошибки в расчетах при обобщении данных.
Решение: скажите модели «показывать вычисления явно». Если модель расписывает процесс вычитания шаг за шагом, вероятность галлюцинации результата снижается.
- Приоритет содержанию, а не форматированию Если вы упретесь в лимит символов, конец вашего промпта будет обрезан.
Решение: ставьте самые важные инструкции в начало. Не тратьте место на длинные заголовки или вежливые слова. Разместите «отмену якоря» и «взвешенные критерии» в самом верху.
5 основных техник: • Используйте роли для ясности. Попросите модель выступить в роли аналитика цен. • Требуйте определенной структуры. Просите таблицу или конкретный вердикт. • Используйте few-shot примеры. Покажите один пример идеального ответа. • Просите привести рассуждения перед вынесением вердикта. Это заставляет модель «думать». • Добавьте условие неопределенности. Укажите модели писать «не подтверждено», если она не может найти данные.
Промпт-инжиниринг — это отладка. Не принимайте первый же ответ. Найдите, где модель ошибается, и исправьте именно эту часть.
Source: https://dev.to/cseeman/what-prime-day-taught-me-about-prompt-engineering-3gek
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi