Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Mitkä ovat edistyneitä tekniikoita nopeaan suunnitteluun koodaustehtävissä?


Mitkä ovat edistyneitä tekniikoita nopeaan suunnitteluun koodaustehtävissä?


Tässä on joitain tärkeitä edistyneitä nopean suunnittelun tekniikoita koodaustehtäviin suurilla kielimalleilla:

1. Koodaukseen liittyvien kyselyiden mallin tulkinnan ymmärtäminen: Tämä edellyttää syvällistä ohjelmointikonseptien ymmärtämistä ja kykyä ilmaista ne tavalla, jota malli pystyy käsittelemään tehokkaasti. Tavoitteena on luoda kehotteita, jotka sopivat mallin sisäisiin esityksiin ja huomiomekanismiin.[1]

2. Kehotteen ketjutus ja monikäännöskehote: Monimutkaisen koodaustehtävän jakaminen kehotteiden sarjaksi, jossa yhden kehotteen tulosta käytetään syötteenä seuraavalle. Tämä antaa mallille mahdollisuuden käsitellä tehtävää askel askeleelta.[2][3]

3. Ajatusketjun (CoT) kehotus: Tarjoaa mallille esimerkkejä vaiheittaisesta päättelystä ongelman ratkaisemiseksi, ohjaamalla sitä luomaan oma päättelyketjunsa.[4][5] Tämän on osoitettu parantavan merkittävästi suorituskykyä monimutkaisissa päättelytehtävissä.

4. Self-Consistency Prompting: CoT:n laajennus, jossa otetaan näytteitä useista päättelypoluista ja valitaan itsejohdonmukaisin vastaus. Tämä on hyödyllistä avoimissa ongelmissa, joissa on useita kelvollisia ratkaisuja.[4]

5. Automatic Prompt Engineering (APE): Tekniikka, joka käsittelee kehotetta itse optimoitavana "ohjelmana". Se käyttää kielimalleja ehdokaskehotteiden luomiseen ja etsimiseen tehokkaimman vaihtoehdon löytämiseksi tiettyyn tehtävään. [5]

6. Olevan kontekstin ja esimerkkien antaminen: Verkkotunnuskohtaisten tietojen, koodaustyyliohjeiden ja syöttö- ja lähtöesimerkkien lisääminen kehotteeseen voi auttaa ohjaamaan mallia kohti tarkempaa ja osuvampaa koodin luomista.[1][3]

Tärkeintä on iteratiivisesti kokeilla nopeaa suunnittelua, testausta ja jalostusta löytääksesi tehokkaimmat kehotteet tiettyihin koodaustehtäviisi ja kielimalliisi. Huolellinen nopea suunnittelu voi parantaa merkittävästi suurten kielimallien koodausavun ominaisuuksia.

[1] Prompt Engineering for Coding Tasks – Towards Data Science[2] Advanced Prompt Engineering Techniques – Mercity AI[3] Prompt Engineering 2024: Techniques, Uses & Advanced... - Acorn[4] Advanced Prompt Engineering: Mitä se sisältää? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md – GitHub

Lainaukset:
[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