Вот некоторые ключевые передовые методы оперативного проектирования для задач кодирования с использованием больших языковых моделей:
1. Понимание интерпретации модели запросов, связанных с кодированием. Это предполагает глубокое понимание концепций программирования и умение сформулировать их таким образом, чтобы модель могла эффективно обрабатывать их. Цель состоит в том, чтобы создать подсказки, соответствующие внутренним представлениям модели и механизмам внимания.[1]
2. Цепочка подсказок и многоэтапная подсказка: разбиение сложной задачи кодирования на последовательность подсказок, где выходные данные одной подсказки используются в качестве входных данных для следующей. Это позволяет модели решать задачу шаг за шагом.[2][3]
3. Подсказка по цепочке мыслей (ЦП): предоставление модели примеров пошаговых рассуждений для решения проблемы, помогающих ей создать собственную цепочку рассуждений.[4][5] Было показано, что это значительно улучшает производительность при решении сложных логических задач.
4. Подсказка самосогласованности: расширение CoT, в котором выбирается несколько путей рассуждения и выбирается наиболее согласованный ответ. Это полезно для открытых задач с несколькими допустимыми решениями.[4]
5. Автоматическое проектирование подсказок (APE): метод, который рассматривает подсказку как «программу», подлежащую оптимизации, используя языковые модели для создания и поиска возможных подсказок, чтобы найти наиболее эффективную для данной задачи. [5]
6. Предоставление соответствующего контекста и примеров. Включение в подсказку информации, специфичной для предметной области, рекомендаций по стилю кодирования и примеров ввода-вывода может помочь направить модель к более точному и актуальному генерированию кода.[1][3]
Ключевым моментом является итеративное экспериментирование с дизайном подсказок, тестированием и уточнением, чтобы найти наиболее эффективные подсказки для ваших конкретных задач кодирования и языковой модели. Тщательное оперативное проектирование может значительно расширить возможности больших языковых моделей для помощи в кодировании.
[1] [Быстрое проектирование для задач кодирования — к науке о данных] (https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e)
[2] [Продвинутые методы оперативного проектирования — ИИ милосердия] (https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques)
[3] [Быстрое проектирование в 2024 году: методы, использование и передовые технологии... — Желудь] (https://www.acorn.io/resources/learning-center/prompt-engineering)
[4] Расширенное оперативное проектирование: что это включает в себя? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md — GitHub
[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