Kokias prompt engineering technikas naudojote (few-shot, role, CoT, ReAct)?

Praktikoje, dirbant su LLM, aš taikiau šias technikas:

• Few-shot mokymasis: pateikiau modeliui keletą pavyzdžių užduoties, kad jis geriau suprastų kontekstą ir atsakymo formatą.

• Rolės promptavimas: modeliui priskyriau rolę (pvz., "Tu esi patyręs programuotojas"), kad nukreipčiau atsakymo stilių ir turinį.

• Chain of Thought (CoT): skatinu modelį generuoti žingsnis po žingsnio svarstymus, tai gerina atsakymų kokybę ir pagrįstumą.

• ReAct (Svarstymas ir veiksmas): sujungiau svarstymus ir veiksmus (pvz., užklausą žinių bazėje ar API) viename dialoge, tai leidžia modeliui efektyviau spręsti sudėtingas užduotis.

Few-shot pavyzdys:

Klausimas: Kiek yra 2+2?
Atsakymas: 4

Klausimas: Kiek yra 3+5?
Atsakymas: 8

Klausimas: Kiek yra 7+6?
Atsakymas:

Šis požiūris padeda modeliui suprasti užduoties formatą ir kontekstą.