Tipps zum Schreiben von Basismodelleingabeaufforderungen: Eingabeaufforderungsentwicklung
Part art, part science, prompt engineering ist der Prozess, bei dem Eingabeaufforderungstext so erstellt wird, dass er für ein bestimmtes Basismodell mit bestimmten Eingabeaufforderungsparametereinstellungen am besten wirkt. Wenn es darum geht, grundlegende Modelle zu fordern, gibt es nicht nur eine richtige Antwort. Es gibt in der Regel mehrere Möglichkeiten, ein Basismodell für ein erfolgreiches Ergebnis anzufordern.
Beachten Sie beim Experimentieren die folgenden Tipps. Sie helfen Ihnen, die meisten textgenerierenden Basismodelle erfolgreich aufzufordern.
Tipp 1: Denken Sie daran, dass alles Textvervollständigung ist
Beim Erstellen von Eingabeaufforderungen für Fundamentmodelle, die nicht darauf abgestimmt sind, Anweisungen zu befolgen, führt es nicht zum besten Ergebnis, einfach eine Frage zu stellen oder eine Anweisung einzugeben. Das liegt daran, dass das Modell Ihre Eingabeaufforderung nicht beantwortet. Das Modell fügt Text an Ihre Eingabe an, wie hier dargestellt:
- Eingabeaufforderung
- "Ich habe meinen Hund mitgenommen"
- Generierte Ausgabe
- "in den Park."
Die meisten der in watsonx.ai verfügbaren Grundlagenmodelle sind auf den Unterricht abgestimmt. Viele auf Anweisungen abgestimmte Modelle erzielen bessere Ergebnisse, wenn Sie Ihre Eingabeaufforderung entsprechend der für das Modell empfohlenen Struktur formatieren.
Beispiele für Aufforderungen, die für bestimmte Stiftungsmodelle am besten geeignet sind, finden Sie unter "Muster-Aufforderungen ".
Tipp 2: Alle erforderlichen Eingabeaufforderungskomponenten einschließen
Effektive Eingabeaufforderungen enthalten in der Regel mindestens eine der folgenden Komponenten: Anweisung, Kontext, Beispiele und Cue.
Eingabeaufforderung
Eine Reihe von Grundregeln, die das Stiftungsmodell bei der Ausarbeitung seiner Antwort befolgen sollte. Zum Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter Assistent, der Anweisungen befolgt."
Anweisung
Eine Anweisung ist eine zwingende Anweisung, die dem Modell mitteilt, was zu tun ist. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass das Modell Ideen für ein Hundegeschäft listet, könnte Ihre Anweisung wie folgt lauten: "List ideas for starting a dog-walking business:"
Kontext
Durch das Einfügen von Hintergrund-oder Kontextinformationen in Ihre Eingabeaufforderung kann die Modellausgabe in die richtige Richtung ausgerichtet werden. Insbesondere Wörter, die in Ihrem Eingabeaufforderungstext angezeigt werden, werden mit höherer Wahrscheinlichkeit in die generierte Ausgabe eingeschlossen.
Beispiele
Um das Format oder die Form anzugeben, das bzw. die die Modellantwort sein soll, schließen Sie mindestens ein Paar von Beispieleingabe und entsprechende Ausgabe ein, die das Muster veranschaulichen, dem der generierte Text folgen soll.
Das Einfügen eines Beispiels in Ihre Eingabeaufforderung hat den Namen one-shot prompting, das Einfügen von zwei oder mehr Beispielen in Ihre Eingabeaufforderung hat den Namen few-shot prompting, und wenn Ihre Eingabeaufforderung keine Beispiele enthält, heißt dies zero-shot prompting.
Wenn Sie Modelle anfordern, die optimiert wurden, müssen Sie möglicherweise keine Beispiele einschließen.
Hinweis
Ein Cue ist Text am Ende der Eingabeaufforderung, der wahrscheinlich die generierte Ausgabe im rechten Pfad startet. Zum Beispiel: "Ideen sind unter anderem
Tipp 3: Beschreibende Details einschließen
Je mehr Anleitung, desto besser. Experimentieren Sie mit beschreibenden Ausdrücken, die sich auf Aspekte Ihres idealen Ergebnisses beziehen: Inhalt, Stil und Länge. Wenn Sie diese Details in Ihre Eingabeaufforderung aufnehmen, kann dies dazu führen, dass ein kreativeres oder vollständigeren Ergebnis generiert wird.
Beispielsweise können Sie die Beispielanweisung verbessern, indem Sie beschreibende Informationen wie folgt hinzufügen:
- Original: "List ideas for starting a dog-walking business"
- Verbessert: "List ideas for starting a large, wildly successful dog-walking business"
Beispiel
Vorher
Eine Eingabeaufforderung mit einer einfachen Anweisung:
Listen Sie Ideen für das Starten eines Hundelaufgeschäfts auf
Die resultierende Ausgabe des Basismodells ist nicht groß:
Kümmern Sie sich um den Hund und gehen Sie ihn in Ihrer Nachbarschaft. Sie können Flyer erstellen und sie in der Nachbarschaft platzieren, Sie können auch Anzeigen auf Websites, wo Hundefreunde hängen aus.
Nach
Eine Eingabeaufforderung mit allen empfohlenen Eingabeaufforderungskomponenten:
Anweisung:
Based on the following industry research, suggest ideas for starting a large, wildly successful dog-walking business.
Kontext:
Industry research: *** The most successful dog-walking businesses cater to owners' needs and desires while also providing great care to the dogs. For example, owners want flexible hours, a shuttle to pick up and drop off dogs at home, and personalized services, such as custom meal and exercise plans. Consider too how social media has permeated our lives. Web-enabled interaction provide images and video that owners will love to share online, which is great advertising for the business. ***
Beispiel:
Ideas for starting a lemonade business: - Set up a lemonade stand - Partner with a restaurant - Get a celebrity to endorse the lemonade
Hinweis:
Ideas for starting a large, wildly successful dog-walking business:
Die resultierende Ausgabe des Basismodells ist viel nützlicher:
- Beginnen Sie mit einer grundlegenden Marktforschung. Befragen Sie Hundebesitzer in Ihrer Nähe und fragen Sie sie, was sie von ihrem Hund Wanderer wollen.
- Bieten Sie eine kostenlose Probe oder Testperiode-wie mehrere Wochen-an, damit Sie sehen können, ob sie wirklich interessiert sind.
- Personalisierter Service. Angebot, den Hund des Besitzers zu trainieren, um in einem richtigen Sitz oder nach unten für den Hund Wanderer zu bekommen. Trainieren Sie auch den Menschen!
- Seien Sie freundlich und abgehend. Social Media ist riesig und Menschen lieben es, Fotos von sich selbst mit ihren Haustieren zu posten.
- Verwenden Sie Technologie, um die Kosten niedrig zu halten, z. B. die Verwendung webfähiger Interaktionen. Sie könnten beispielsweise einen Coupon auf einer beliebten Website für Tiernahrungsgeschäfte anbieten.
Sie können selbst mit dieser Aufforderung experimentieren, indem Sie eine E-Mail an Prompt Lab senden. Je nach ausgewähltem Basismodell und den von Ihnen verwendeten Eingabeaufforderungsparametereinstellungen kann die Ausgabe abweichen.
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