A szerepek beállítása a ChatGPT használatával egy izgalmas módja annak, hogy pontosan szabályozd, milyen típusú segítséget és információt kapsz. Ez a folyamat nem csak hogy növeli a kommunikáció hatékonyságát, hanem lehetővé teszi a vállalkozásod számára, hogy mélyebb, szakértői szintű támogatást kapjon a mesterséges intelligenciától.
A prompt mérnökség egyfajta módszer, ami segít jobban „beszélni” olyan mesterséges intelligenciákkal, mint a ChatGPT vagy más chatbotok.
Milyen módszerekkel lehet növelni az LLM modellek kimeneti teljesítményét?
Ebben a cikkben kettő kevésbé ismert stratégiát mutatok be, amelyek segítenek az eredményeinek javításában és a hallucinációk csökkentésében.
Előfordulhat, hogy észrevette, hogy ugyanazon kérdés többszöri feltevése a ChatGPT-nek eltérő válaszokat eredményez. Ez azért van, mert a válaszok minősége változó, és nem akarunk kockáztatni, hogy pontatlan információkat kapjunk.
A mesterséges intelligencia területén a „hallucináció” kifejezés olyan helyzetekre utal, amikor egy AI rendszer téves vagy valótlan információkat produkál válaszként egy adott bemenetre.
A zero-shot prompting akkor beszélünk, amikor egy mesterséges intelligenciát (AI) arra kérünk, hogy hajtson végre egy olyan feladatot, amelyhez korábban nem kapott specifikus tréninget és sikeresen teljesíti azt.
A promptok használata során az iteráció kulcsfontosságú a kívánt eredmény eléréséhez. Ez azt jelenti, hogy a promptot addig módosítjuk, amíg a modell válasza tökéletesen meg nem felel az elvárásainknak.
Mik a prompt legfontosabb elemei, és mi azok jelentősége?
Milyen alapvető információkat kell mindenképpen tartalmaznia egy hatékony promptnak?
A few-shot prompting lényege, hogy példákat adunk meg a modellnek arról, hogy mit várunk el tőle. Ezután a modell ezeket a példákat felhasználva megtanulja, hogyan hozhat létre hasonló eredményt.
© 2024 by helikonstudio.hu All rights reserved.
