❓ Как решить задачу, которую вы никогда не решали? И наоборот, как заставить LLM решить задачу в привычном для нас виде?
Казалось бы две полярные ситуации, а ответ один — воспользуйтесь техникой Meta-prompting.
Итак, в очередной нашей серии эйай диалогов мы обсудили технику для решения задач, в которых мы хотим получить ответ по заранее известной нам структуре, но если добавить один лайфхак, то эта техника отлично подойдет и для решения задач в абсолютно новом для нас домене, где мы понятия не имеем, как действовать и что просить.
Традиционно ссылки на видео диалога:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
А пост для любителей читать, а не смотреть, выйдет завтра 😉
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
Казалось бы две полярные ситуации, а ответ один — воспользуйтесь техникой Meta-prompting.
Итак, в очередной нашей серии эйай диалогов мы обсудили технику для решения задач, в которых мы хотим получить ответ по заранее известной нам структуре, но если добавить один лайфхак, то эта техника отлично подойдет и для решения задач в абсолютно новом для нас домене, где мы понятия не имеем, как действовать и что просить.
Традиционно ссылки на видео диалога:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
А пост для любителей читать, а не смотреть, выйдет завтра 😉
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
VK Видео
Meta-Prompting: Быстрый способ решать новые и типовые задачи с LLM
В этом видео мы поговорим о технике Meta-Prompting, которая позволяет эффективно решать задачи с помощью больших языковых моделей (LLM). Мы обсудим, как заставить нейросеть решить задачу по заранее известной структуре и что делать, если вам нужно работать…
🔍 Что такое Meta-Prompting?
Это техника задания запросов к LLM, при которой мы не просто просим модель решить задачу, а ещё и указываем ей структуру (мета-данные/шаблон/скелет), которой она должна следовать при формировании ответа.
Например, при описании требований, мы просим
Или при написании кода, когда мы понимаем, как его лучше построить или у нас есть определённые соглашения, мы ставим задачу
Или при решении математических задач, мы можем указать
Это отличный способ получить в ответ решение, в котором будет учтено всё, что нам требуется.
Мы с Алексом назвали этот случай Few-shot Meta-Prompting — так как мы задаём пример структуры в промпте.
💡 Лайфхак для случая, если мы не знаем, какую структуру попросить
Однако, зачастую мы либо не знаем, либо не уверены в том, какой структуры должен быть ответ. Иногда мы вообще погружаемся в новую для себя предметную область.
И тут мы можем воспользоваться вариацией Zero-shot Meta-Prompting.
Достаточно первым запросом попросить LLM предложить нам структуру или сам промпт для решения основной задачи. А следующим запросом — попросить решить задачу, основываясь на структуре из предыдущего ответа.
Например:
Или
🎯 Преимущества Meta-Prompting:
Итак, в первую очередь мы экономим время, так как модель сразу генерирует ответ в нужном нам виде.
И во вторую очередь мы снова экономим время, так как мы не придумываем структуру сами и не пытаемся на ощупь найти её в новом для нас домене.
📊 Где можно использовать Meta-Prompting?
Meta-Prompting отлично подходит для:
- Генерации кода с чёткими соглашениями по стилю и структуре
- Описания требований к проектам или системам
- Решения сложных математических задач, где важна последовательность шагов
- Написания текстов, которые должны быть выдержаны в едином стиле
👥 Обсуждение
Как всегда, интересно услышать ваши истории! Сталкивались ли вы с проблемами при работе с нейросетями, когда ответы были слишком общими или неточными? Использовали ли вы Meta-Prompting или другие техники? Пишите свои мысли и опыт в комментариях — обсудим! 👇
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
Это техника задания запросов к LLM, при которой мы не просто просим модель решить задачу, а ещё и указываем ей структуру (мета-данные/шаблон/скелет), которой она должна следовать при формировании ответа.
Например, при описании требований, мы просим
"сначала опиши функциональные возможности системы, затем укажи нефункциональные требования, и заверши описание потенциальными ограничениями и рисками."Или при написании кода, когда мы понимаем, как его лучше построить или у нас есть определённые соглашения, мы ставим задачу
"напиши функцию, которая принимает на вход массив данных, проверяет наличие null-значений и логирует все ошибки, если они есть."Или при решении математических задач, мы можем указать
"определи коэффициенты уравнения, используй квадратную формулу для нахождения корней и выведи результат в виде точного значения."Это отличный способ получить в ответ решение, в котором будет учтено всё, что нам требуется.
Мы с Алексом назвали этот случай Few-shot Meta-Prompting — так как мы задаём пример структуры в промпте.
💡 Лайфхак для случая, если мы не знаем, какую структуру попросить
Однако, зачастую мы либо не знаем, либо не уверены в том, какой структуры должен быть ответ. Иногда мы вообще погружаемся в новую для себя предметную область.
И тут мы можем воспользоваться вариацией Zero-shot Meta-Prompting.
Достаточно первым запросом попросить LLM предложить нам структуру или сам промпт для решения основной задачи. А следующим запросом — попросить решить задачу, основываясь на структуре из предыдущего ответа.
Например:
"Предложи структуру запроса для описания функционала нового модуля CRM-системы."Или
"Сформулируй промпт, который поможет уточнить требования к системе управления клиентскими заявками."🎯 Преимущества Meta-Prompting:
Итак, в первую очередь мы экономим время, так как модель сразу генерирует ответ в нужном нам виде.
И во вторую очередь мы снова экономим время, так как мы не придумываем структуру сами и не пытаемся на ощупь найти её в новом для нас домене.
📊 Где можно использовать Meta-Prompting?
Meta-Prompting отлично подходит для:
- Генерации кода с чёткими соглашениями по стилю и структуре
- Описания требований к проектам или системам
- Решения сложных математических задач, где важна последовательность шагов
- Написания текстов, которые должны быть выдержаны в едином стиле
👥 Обсуждение
Как всегда, интересно услышать ваши истории! Сталкивались ли вы с проблемами при работе с нейросетями, когда ответы были слишком общими или неточными? Использовали ли вы Meta-Prompting или другие техники? Пишите свои мысли и опыт в комментариях — обсудим! 👇
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM