LV
PieteiktiesSākt tagad
Glosārijs

Metaprompt

Kas ir Metaprompt?

Metauzvedne ir norādījums, kas liek valodas modelim pašam izstrādāt vai uzlabot uzvednes vai sistēmas norādījumus. Jūs aprakstāt mērķi, mērķauditoriju un vēlamo toni un pievienojat piemērus; modelis pēc tam izveido strukturētus norādījumus ar lomu, noteikumiem un ierobežojumiem. Tas ļauj ātrāk iegūt labas pirmās versijas, ko cilvēki pēc tam pārbauda un pilnveido. Piemērs: „klientu apkalpošana velosipēdu veikalam” kļūst par pilnīgu norādījumu melnrakstu.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo veidne „Uzrakstīt norādījumus aģentam (metauzvedne)” pārvērš mērķi, mērķauditoriju un piemērus jaunos norādījumos, ieskaitot noteikumus par to, ko aģentam nevajadzētu darīt.

Uzzināt vairāk : Metaprompt

Atbilstošas veidnes

Tēmas

  • uzvedņu veidošana
  • aģenti
  • norādījumi

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo
← Visi termini

Saistītie termini

Prompt

Uzvedne ir ievade, kas MI modelim norāda, kas jādara — jautājums, uzdevums vai norādījums, bieži papildināts ar kontekstu, piemēriem un vēlamo formātu. Atbildes kvalitāte lielā mērā atkarīga no tā, cik skaidra un pilnīga ir uzvedne. Piemēram, nevis „Uzraksti kaut ko par mūsu produktu”, labāk rakstīt „Uzraksti trīs īsas produkta X priekšrocības amatniecības uzņēmumiem lietišķā tonī”.

  • uzvedņu veidošana
  • ievade
  • +1
Veidne

Negatīvā uzvedne

Negatīvā uzvedne norāda, ko MI modelim skaidri nevajadzētu ģenerēt vai darīt. Attēlu ģenerēšanā, piemēram, ar Stable Diffusion, tas ir atsevišķs ievades lauks nevēlamiem elementiem, piemēram, „izplūdis” vai „teksts attēlā”. Valodas modeļiem tā ir noteikumu forma norādījumos, piemēram, „Neizdomā cenas” vai „Nesniedz juridiskus padomus”. Šādi ierobežojumi padara rezultātus paredzamākus, bet neaizstāj pārbaudi.

  • uzvedņu veidošana
  • norādījumi
  • +1

Rekursīva uzvedņu veidošana

Rekursīva uzvedņu veidošana apzīmē paņēmienus, kuros valodas modeļa izvade tiek atkal padota kā jauna ievade — piemēram, lai melnrakstu pārbaudītu un pārstrādātu vai lai lielu uzdevumu soli pa solim sadalītu apakšuzdevumos. Piemēram, vispirms tiek izveidots piedāvājuma melnraksts, modelis to novērtē pēc kontrolsaraksta, un visbeidzot tas tiek uzlabots. Tas bieži paaugstina kvalitāti, bet prasa papildu apstrādes laiku un skaidru apturēšanas kritēriju.

  • uzvedņu veidošana
  • pārskatīšana
  • +1

Mācīšanās no dažiem piemēriem (few-shot)

Mācīšanās no dažiem piemēriem (few-shot learning) ir modeļa spēja atrisināt uzdevumu, balstoties tikai uz dažiem piemēriem. Ar valodas modeļiem tas parasti notiek tieši ievaddatos: parāda divus vai trīs jautājuma un vēlamās atbildes pārus, un modelis to pašu formātu un stilu piemēro jauniem gadījumiem — bez pārapmācības. Piemērs: trīs pareizi kategorizēti klientu pieprasījumi bieži vien ir pietiekami, lai arī turpmākos pieprasījumus sakārtotu tāpat.

  • Prompting
  • Piemēri
  • +1