Промпт (от англ. prompt) — это запрос к языковой модели с целью получить желаемый ответ в виде текста, изображения или же выполнить определенное действие. Чем четче и правильнее прописан промпт, тем более релевантным будет результат. Промпт может быть вопросом, задачей, инструкцией или любым другим типом ввода, который инициирует ответ от языковой модели.
Хорошей идеей может быть сохранение полезных вам промптов на будущее — например, в сервис заметок или в текстовый документ.
Промпт-инжиниринг (от англ. prompt engineering) - это процесс разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM). Цель промпт-инжиниринга - это создать промпт, который будет понятен языковой модели, что приведет к получению точного и полезного ответа.
Промпт-инжиниринг включает в себя несколько этапов, таких как:
Промпт-инжиниринг используется в различных областях, таких как генерация текста, ответы на вопросы, классификация текста, машинный перевод, контент-генерация, генерация кода, анализ итд. Промпт-инжиниринг может помочь улучшить качество ответов языковых моделей и сделать их более полезными для пользователей.
Навыки промпт-инжиниринга так же помогают лучше понять возможности и ограничения языковых моделей (LM), что умеет она, а что нет.
предлагаю делиться своими фишками и наработками здесь
1. https://services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf
Хорошей идеей может быть сохранение полезных вам промптов на будущее — например, в сервис заметок или в текстовый документ.
Промпт-инжиниринг (от англ. prompt engineering) - это процесс разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM). Цель промпт-инжиниринга - это создать промпт, который будет понятен языковой модели, что приведет к получению точного и полезного ответа.
Промпт-инжиниринг включает в себя несколько этапов, таких как:
- Определение цели. Определение того, что вы хотите получить от языковой модели в ответ на промпт.
- Разработка промпта. Создание промпта, который будет понятен языковой модели, что приведет к получению желаемого результата.
- Тестирование. Тестирование промпта на языковой модели и анализ полученных результатов, достигли вы цели или нет.
- Оптимизация. Редактирование промпта на основе результатов тестирования, чтобы улучшить качество результата.
Промпт-инжиниринг используется в различных областях, таких как генерация текста, ответы на вопросы, классификация текста, машинный перевод, контент-генерация, генерация кода, анализ итд. Промпт-инжиниринг может помочь улучшить качество ответов языковых моделей и сделать их более полезными для пользователей.
Навыки промпт-инжиниринга так же помогают лучше понять возможности и ограничения языковых моделей (LM), что умеет она, а что нет.
предлагаю делиться своими фишками и наработками здесь
1. https://services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf
Последнее редактирование модератором:


