Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvad er nogle avancerede teknikker til hurtig ingeniørarbejde i kodningsopgaver


Hvad er nogle avancerede teknikker til hurtig ingeniørarbejde i kodningsopgaver


Her er nogle vigtige avancerede prompt-ingeniørteknikker til kodningsopgaver med store sprogmodeller:

1. Forståelse af modellens fortolkning af kodningsrelaterede forespørgsler: Dette involverer at have en dyb forståelse af programmeringskoncepter og være i stand til at formulere dem på en måde, som modellen kan behandle effektivt. Målet er at lave prompter, der stemmer overens med modellens interne repræsentationer og opmærksomhedsmekanismer.[1]

2. Prompt kæde og Multi-Turn prompt: Opdeling af en kompleks kodningsopgave i en sekvens af prompter, hvor outputtet fra en prompt bruges som input til den næste. Dette gør det muligt for modellen at tackle opgaven trin-for-trin.[2][3]

3. Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Forsyner modellen med eksempler på trin-for-trin-ræsonnementer til at løse et problem, guider den til at generere sin egen kæde af ræsonnement.[4][5] Dette har vist sig at forbedre ydeevnen på komplekse ræsonnementopgaver markant.

4. Selvkonsistensspørgsmål: En udvidelse af CoT, hvor flere ræsonnementstier udtages, og det mest selvkonsistente svar vælges. Dette er nyttigt til åbne problemer med flere gyldige løsninger.[4]

5. Automatic Prompt Engineering (APE): En teknik, der behandler selve prompten som det "program", der skal optimeres, ved at bruge sprogmodeller til at generere og søge over kandidatprompter for at finde den mest effektive til en given opgave. [5]

6. Tilvejebringelse af relevant kontekst og eksempler: Inkludering af domænespecifik information, retningslinjer for kodningsstil og input-output eksempler i prompten kan hjælpe med at styre modellen mod mere nøjagtig og relevant kodegenerering.[1][3]

Nøglen er at iterativt eksperimentere med prompt design, test og raffinering for at finde de mest effektive prompter til dine specifikke kodningsopgaver og sprogmodel. Omhyggelig hurtig konstruktion kan betydeligt forbedre mulighederne for store sprogmodeller til kodningshjælp.

[1] Prompt Engineering for Coding Tasks - Towards Data Science[2] Advanced Prompt Engineering Techniques - Mercity AI[3] Prompt Engineering in 2024: Techniques, Uses & Advanced... - Acorn[4] Avanceret promptteknik: Hvad indebærer det? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub

Citater:
[1] https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e?gi=54ae68d69ee0
[2] https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
[3] https://www.acorn.io/resources/learning-center/prompt-engineering
[4] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve
[5] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md