Понимание этих компонентов позволяет пользователям создавать более точные и полезные запросы.
Промпт (Prompt):
Промпт – это основной текст запроса, который пользователь вводит в систему. Он служит отправной точкой для генерации ответа моделью. Промпт может быть как простым вопросом, так и сложным описанием задачи.
Пример:
o Простой вопрос: “Что такое искусственный интеллект?”
o Сложное описание: “Напиши статью о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда в ближайшие 10 лет.”
Контекст (Context):
Контекст предоставляет дополнительную информацию, которая помогает модели лучше понять запрос. Он может включать предыдущие сообщения, данные из внешних источников или специфические инструкции.
Пример:
o Контекст для диалога: “Мы обсуждаем последние тенденции в области искусственного интеллекта. Ты уже упоминал о машинном обучении и глубоких нейронных сетях.”
Параметры генерации (Generation Parameters):
Эти параметры определяют, как именно Perplexity будет генерировать ответ. Включают в себя такие настройки, как максимальное количество токенов, температура (температура влияет на креативность ответов), топ-к (ограничение на выбор токенов) и другие.
Пример:
o max_tokens: 500
o temperature: 0.7
o top_k: 50
Специфические инструкции (Specific Instructions):
Инструкции могут включать указания о стиле, тоне, структуре ответа или других аспектах, которые важны для пользователя.
Пример:
o “Напиши краткое резюме в деловом стиле.”
o “Используй простой и понятный язык, избегай технического жаргона.”
Использование ключевых слов и фраз
Ключевые слова и фразы играют важную роль в формулировке эффективных запросов. Они помогают модели фокусироваться на конкретных аспектах задачи и обеспечивают более точные результаты. Вот несколько советов по использованию ключевых слов и фраз:
Четкость и конкретность:
Избегайте двусмысленности и неопределенности. Чем конкретнее ваш запрос, тем более точный ответ вы получите.
Неэффективный запрос:
o “Расскажи о технологиях.”
Эффективный запрос:
o “Расскажи о современных технологиях машинного обучения и их применении в медицине.”
Использование релевантных терминов:
Включайте специфические термины и понятия, связанные с вашей задачей. Это помогает модели лучше понимать контекст и предоставляет более релевантные ответы.
Пример:
o “Объясни алгоритм градиентного спуска и его применение в обучении нейронных сетей.”
Структурирование запроса:
Разбивайте сложные запросы на более мелкие части или используйте буллеты для перечисления конкретных аспектов.
