Використання зображень у запитах

Стиснення контексту

Ручне редагування промптів

Контроль швидкості токенів

Автоматичний підбір ефективних формулювань запитів

System prompting

Chain of Thought

Step-back prompting

ReAct prompting

Few-shot prompting

“Ось три приклади класифікації тексту. Класифікуй наступний.”

“Ти — експерт.”

“Поясни, що таке CoT.”

“Temperature = 1.”

“Вибери кращу відповідь.”

Використання декількох моделей одночасно

Зменшення кількості промптів

Переклад промптів різними мовами

Використання зовнішніх API

Генерація кількох варіантів відповіді та вибір найпослідовнішої

ReAct поєднує логічне міркування з виконанням дій, CoT — лише з міркуванням

ReAct не використовує контекст

ReAct працює лише з Python

CoT базується на топ-к

CoT є автоматизованим

Введення п’яти прикладів перед запитанням

Використання контексту попередньої сесії

Автоматичне уточнення промпта

Призначення ролі “викладач”

Формулювання завдання без будь-яких прикладів для моделі

System prompting

Chain of Thought

Tree of Thoughts

Few-shot prompting

Top-P sampling