Hier volgen enkele belangrijke geavanceerde prompt-engineeringtechnieken voor het coderen van taken met grote taalmodellen:
1. De interpretatie van het model van coderingsgerelateerde zoekopdrachten begrijpen: dit houdt in dat u een diep begrip heeft van programmeerconcepten en deze kunt verwoorden op een manier die het model effectief kan verwerken. Het doel is om aanwijzingen te maken die aansluiten bij de interne representaties en aandachtsmechanismen van het model.[1]
2. Prompt Chaining en Multi-Turn Prompting: Een complexe codeertaak opsplitsen in een reeks prompts, waarbij de uitvoer van de ene prompt wordt gebruikt als invoer voor de volgende. Hierdoor kan het model de taak stap voor stap aanpakken.[2][3]
3. Chain-of-Thought (CoT) Prompting: het model voorzien van voorbeelden van stapsgewijze redenering om een probleem op te lossen, en het begeleiden om zijn eigen redenering te genereren.[4][5] Het is aangetoond dat dit de prestaties bij complexe redeneringstaken aanzienlijk verbetert.
4. Self-Consistency Prompting: een uitbreiding van CoT waarbij meerdere redeneerpaden worden bemonsterd en het meest consistente antwoord wordt geselecteerd. Dit is handig voor problemen met een open einde met meerdere geldige oplossingen.[4]
5. Automatic Prompt Engineering (APE): een techniek die de prompt zelf behandelt als het "programma" dat moet worden geoptimaliseerd, waarbij taalmodellen worden gebruikt om kandidaat-prompts te genereren en te doorzoeken om de meest effectieve voor een bepaalde taak te vinden. [5]
6. Het bieden van relevante context en voorbeelden: het opnemen van domeinspecifieke informatie, richtlijnen voor codeerstijlen en input-outputvoorbeelden in de prompt kan helpen het model te sturen naar een nauwkeurigere en relevantere codegeneratie.[1][3]
De sleutel is om iteratief te experimenteren met het ontwerpen, testen en verfijnen van prompts om de meest effectieve prompts voor uw specifieke codeertaken en taalmodel te vinden. Zorgvuldige, snelle engineering kan de mogelijkheden van grote taalmodellen voor codeerondersteuning aanzienlijk vergroten.
[1] Prompt Engineering voor codeertaken - Op weg naar datawetenschap[2] Geavanceerde snelle engineeringtechnieken - Mercity AI[3] Prompt Engineering in 2024: technieken, toepassingen en geavanceerde... - Acorn[4] Geavanceerde snelle engineering: wat houdt dit in? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub
Citaties:[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