Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی مولد، کیفیت خروجی شما اغلب نه توسط توانایی مدل، بلکه توسط وضوح دستورالعمل‌های شما محدود می‌شود. در حالی که کاربران اغلب بر «دستور کاربر» تمرکز دارند، دستور سیستم دست نامرئی است که...
با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از مرحله نوآوری به زیرساخت اصلی در برنامه‌های نرم‌افزاری، «پرامپت» به کد منبع جدید تبدیل شده است. با این حال، برخلاف کد سنتی، پرامپت‌ها احتمالی، غیرشفاف و به‌شدت دشوار برای تست واحد هستند. تغییر یک کلمه می‌تواند رفتار مدل را به شدت تغییر دهد...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه تعامل توسعه‌دهندگان با هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند. اگرچه پرامپت‌دهی بدون نمونه (Zero-shot) امکان پرسش بدون زمینه را فراهم می‌کند، اما اغلب دقت لازم برای وظایف تخصصی را ندارد. در اینجا پرامپت‌دهی با چند نمونه (Few-shot) وارد می‌شود...
ساخت برنامه‌های آماده برای تولید با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به ندرت یک فرآیند «یک‌بار نوشتن و فراموش کردن» است. حتی برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، دستیابی به نتایج سازگار و باکیفیت بالا نیازمند تغییر نگرش است: از نگاه به پرامپت‌ها به عنوان پیکربندی‌های ایستا به دیدن آن‌ها به عنوان کدی پویا که نیاز به تست و تکرار دقیق دارد.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، دقت حیاتی است. اگرچه پرامپت‌های استاندارد اغلب برای نوشتن خلاقانه یا پرسش‌های ساده کافی هستند، اما هنگام مواجهه با استدلال منطقی پیچیده، ریاضیات چندمرحله‌ای یا تولید کد ظریف، اغلب دچار مشکل می‌شوند...