Зменшення кількості токенів

Виключення CoT

Підвищення temperature

Автоматизація створення ефективних запитів до LLM

Контроль параметра top-p

“Ти — викладач ШІ. Твоя мета — пояснювати складні теми простою мовою.”

“Використай temperature 0.9.”

“Поясни, як працює CoT.”

“Додай приклади.”

“Скороти текст.”

System prompting

Step-back prompting

Tree of Thoughts

Few-shot prompting

Contextual prompting

Збільшує кількість прикладів у few-shot

Виключає випадковість генерації

Усуває залежність від контексту

Сприяє більш точним результатам завдяки попередньому узагальненню

Дає змогу скоротити довжину відповіді

Зменшення кількості токенів

Виконання коду

Створення послідовності логічних кроків міркування перед відповіддю

Оптимізація JSON-структури

Рандомізація вибору варіантів

Зростає кількість помилок

Відповіді стають більш передбачуваними і детермінованими

Модель генерує довші тексти

Відповіді стають більш випадковими

Модель перестає відповідати

Збирання даних для навчання моделі

Розроблення інтерфейсів користувача

Автоматичне налаштування гіперпараметрів нейромереж

Створення ефективних текстових запитів для точного управління LLM

Вимірювання якості тренувальних корпусів

Покращення логічного мислення через розгалуження варіантів розв’язання

Виключення контексту

Контроль кількості токенів

Формування ролей

Об’єднання моделей