Чаму Re-Prompting існуе (і чаму вы будзеце выкарыстоўваць яго больш, чым вы думаеце) «Класічная» інтэракцыя LLM з'яўляецца унікальным: 
 
 Вы напішыце: «Напішыце мне артыкул пра устойлівасць». Вы напішыце: «Напішыце мне артыкул пра устойлівасць». Гэта не мадэль, гэта мадэль . spec problem (Перавыдача рафінаванага промпту пасля ўгляду першага выхаду) з'яўляецца практычным мостам з: Re-prompting 
 
 Чытайце таксама: Human Intention → Machine-readable Instruction → Usable Output Гэта так, як вы атрымаеце ад «тут выхад» да «цей выхад правільны, структурованы і перададзены». Вызначыўся з працай, вырашыў Гэта працэдура Да таго ж, зноў размаўляюць, каб атрымаць лепшы вынік. Re-prompting adjusting the prompt’s content, structure, or constraints after inspecting the model’s first response Ключавы пункт: гэта Першае выданне — гэта не «відповідь». . feedback-driven telemetry Маленькі прыклад “Напішыце што-небудзь пра клімат” Prompt v1: Ніякіх абмежаванняў, ніякіх абмежаванняў, ніякіх абмежаванняў. Output: “Напішы 350–450 слоў для Змяненне клімату ўключае: Prompt v2: UK secondary school students 
 
 два прычыны, 2) два ўплывы, 3) тры штодзённыя дзеянні студэнты могуць прыняць, і 4) скончыць з адным слоўным заклікам да дзеяння. Усё, што вы чулі пра карысць пара раней - усяго толькі чуткі і павер'і. Чаму Single-Prompting адмовіцца (І Re-Prompting не робіць) Усё, што вы чулі пра карысць пара раней - усяго толькі чуткі і павер'і. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Dimension 
 Single Prompt 
 Re-Prompting 
 
 
 
 
 Interaction 
 One-way 
 Feedback loop 
 
 
 
 
 Info base 
 Only initial intent 
 Intent + output defects 
 
 
 
 
 Goal 
 “Get an answer” 
 “Get the right answer” 
 
 
 
 
 Best for 
 Simple asks 
 Fine-grained or high-stakes output Інтэрактыўныя Еўрапейскі шлях Сцягнуць Feedback Info base толькі першапачатковы намер Узнагароджанне + вынікі Мета «Знайдзі свой адказ» «Знайдзі правільны адказ» Найлепшае для Проста запрашаюць Вытворчасць тонкіх або высокіх падаткаў Рэальная каштоўнасць: што Re-Prompting купляе вас 1) Ніжэйшы бар'ер да ўходу Вам не трэба быць шчаслівым чараўнікам у першы дзень. . iterate 2) дынамічная калібрацыя для складаных запрашэнняў Brand voice, product marketing, technical writing, policy summaries — these are  Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? moving targets 3) Больш узмацнены вынік Дызайн-праект кавярні - як зрабіць самому (“No slang”, “use bullets”, “include acceptance criteria”) зменшае варыянт. constraints Калі вы павінны вярнуцца?Практычны спіс выклікальнікаў Не кожнае пытанне заслугоўвае іншага раунда, але гэта: 1) Выпуск прапусціў ключавую мэту Ён размаўляе па тэме, але ігноруе прычыну, якую вы запрашалі. Signal: "Напішыце продажы пунктаў для паходжання, ключавая функцыя якога з'яўляецца «Гэта накіравана на англійцаў». Example ask: 72-hour battery Параграфы пра эстэтыку і рэменьны матэрыял; батарэі цяжка згадваюцца. Bad output: Вы не зрабілі «батарэю + пешаходны кантэкст» неадкладна. Why you re-prompt: 2) Форма невядомая Вы прасілі нешта машынабудаванае, вы атрымалі празу. Signal: "Пусціце гэтыя тэлефонныя спецыфікацыі ў табліцу Markdown з назвамі «» Example ask: Model | RAM | Storage Іх ліст нумераваны. Bad output: Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для . Why you re-prompt: mini example 3) Існуюць логічныя або канцэптыўныя няправілы Невядомыя вызначэння, парадоксы, або «звучыць правільна», але гэта не так. Signal: “Раскажыце ланцуг мыслення з дапамогай прыкладу з матэматыкі”. Example ask: Кн. выстаўка “Всегда современен” Як і «прыклад». Bad output: 2+3=5 Ваша просьба не заснавала вызначэнне, і вы не забяспечылі правільны экземпляр. Why you re-prompt: 4) Занадта доўгі або занадта кароткі Вы прасілі крокаў, атрымалі сэнс, або прасілі сумы, атрымалі эсэ. Signal: “Detailed” і “short” не з’яўляюцца інструкцыямі. . Why you re-prompt: structure and word limits Пяціступенны крок: пераўтварэнне рэпрамптавання ў сістэму Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру. Крок 1: Ацэньваць вынік (з 3-асісным чэк-лістам) Кожны раз выкарыстоўвайце гэтыя тры восіны: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Axis 
 What you’re checking 
 Example failure 
 
 
 
 
 Accuracy 
 Does it solve the actual problem? 
 Deletes the wrong rows when asked to handle missing values 
 
 
 
 
 Format 
 Is it structured as requested? 
 No code comments / no table / wrong schema 
 
 
 
 
 Completeness 
 Did it cover every must-have point? 
 Handles missing values but ignores outliers Точнасць Ці справядлівае гэта сапраўдная праблема? Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? Формат Ці з'яўляецца гэта так, як запрашаецца? Няма кода каментароў / няма табліцы / няправільная схема Поўная Хіба ён паклапаціўся на кожную справу? Працуе з непаўторнымі каштоўнасцямі, але ігноруе выключэнні Про-тып: напішыце шчаслівы “список дефектаў”, як інжынер QA бы: . Goal Drift / Format Break / Missing Points / Wrong Concepts / Verbosity Крок 2: Вызначыць няправільнасць назад у просьбу Большасць аварый у выніку прыходзіць з поспешных прычын, якія вы можаце вырашыць. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Defect 
 Likely prompt cause 
 Example 
 
 
 
 
 Goal drift 
 vague priorities 
 didn’t state the   selling point primary 
 
 
 
 
 Format break 
 format not explicit 
 “organise this” ≠ “Markdown table with headers…” 
 
 
 
 
 Logic error 
 wrong / missing definition 
 didn’t anchor the concept and example 
 
 
 
 
 Too brief 
 no structure requirement 
 didn’t specify steps, length, sections Целевы драйв Варыянтныя прынцыпы Не сказалі, што Продажная точка Першапачаткова Форма разрыву Формат не вызначаны “Арганізаваць гэта” ≠ “Markdown table with headers...” Логічная помилка Невядомае / Невядомае Не ўдакладнілі на думку і прыклад Занадта кароткі Няма структурных патрабаванняў Не ўдакладнілі крокі, даўжыні, секцыі Важнае змяненне думкі: За гэта звяртаюць увагу спецыфікі. don’t blame the model first Крок 3: Выкарыстоўвайце адзін з 4 падыходаў высокага рызыкі Стратегія А: Додавайце кантэкст + абмежаванні (выпраўляе вагу / метадрыф) Додавайце: аудиторыя, сцэнарый, прынцып прынцыпа, забаронены кантэнт, патрабаваныя пункты. Напішы свой эканомічны артыкул». "Напішыце 400 слоў для студэнтаў 9 года ў Вялікабрытаніі, школьны кантэкст, уключайце 3 актыўныя рэкамендацыі, дружны тон, без жаргону, заканчвайце з заклікам да дзеяння". Before: After: Стратегія Б: Зрабіць формат выканаўчым (выпраўляе формат разрыву) Узнагароджанне: тип + схема + прыклад. After prompt snippet: Return a Markdown table exactly like this:
| Model | RAM | Storage |
|---|---|---|
| Example | 8GB | 128GB |
 Стратегія C: Додаваць або выпраўляць прыклады (выпраўляць неразумнікі) Калі пачынаецца параўнанне, . show it the pattern Example for Chain-of-Thought (correct pattern): 
 
 
 
 Праблема: «Сэм мае 5 яблыкаў, есць 2, купляе 3...» Разуменне: 5−2 = 3, 3+3 = 6 Адказ: 6 Стратегія D: кантрольныя дэталі з структурай + межамі (фіксуе вербальнасць) Укажыце секцыі, патроны, словы ліміты, і што "зроблена" выглядае. «Не разлічвайце, што мы будзем рабіць у наступным годзе» На кожным кроку: , max  «» Prompt snippet: 3 steps 1 sentence 20 words Крок 4: Валідаваць (такім чынам, вырашыць, калі вы ітэраваць зноў) Загрузіць новы рэйтынг і наведаць той жа 3 рэйтынг. Stop when: 
 
 
 
 Цэнтральная мета дасягнута, Формат правільны Ніякіх вялікіх логічных помилок. Не ганяцца за «сапраўдным» Chase . usable Калі вы яшчэ незадаволеныя пасля 5, патрабаванне можа быць неадназначна або вам можа быць патрэбна іншая мадэль / інструмент. Rule of thumb: Крок 5: Шаблон выйграць (так што вы ніколі не пачынаць з нуля зноў) Як толькі ён працуе надзейна, заморажыце яго як : prompt template 
 
 
 Фіксаваныя часткі: інструкцыі, структура, правілы фарміравання Змяняльныя часткі: полы, якія могуць быць запоўненыя як {audience}, {constraints}, {inputs} Example: Python data-cleaning prompt template Generate Python code that meets this spec:
​
1) Goal: {goal}
2) Input: {input_description}
3) Requirements:
   - Use pandas
   - Handle missing values using {method}
   - Handle outliers using {outlier_rule}
4) Output rules:
   - Include comments for each step
   - End with 1–2 lines on how to run the script
   - Wrap the code in a Markdown code block
 Гэта так звычайна: вы ствараеце бібліятэку памоваў, якія паводзіліся як інструменты. Поўная ітарацыя Walkthrough Давайце будзем ствараць нешта рэальнае: Але ўсё робіцца як аператар. 3 promo posts for a bubble tea brand Распаўсюджваецца на: Prompt That Fails “Напішыце 3 сацыяльныя публікацыі для Sweet Sprout Bubble Tea.” Prompt: Повторныя, блізкія, без хакоў, без платформы паказчыкаў. Output: Ацэнка 
 
 
 
 Вынікі пошуку - vague brand fit Format: no hashtags, no CTA Комплекс: тэхнічна 3 пастаноўкі, але нуль дыферэнцыялізацыі Раунд 1: Дадаць функцыі брэнда + формат платформы Re-prompt: 
 
 
 
 
 
 Брэнд: нізкі цукар, 0-кальцыяльныя варыянты Тэгі: Taro Boba Milk Tea Вынікі пошуку - instagrammable interior Стыл: энергічны, эмагі, заканчваецца 2-3 хаштагамі Дыферэнцыялізацыя: кожны пост фокусуецца на (1) смаку, (2) фатаграфіі, (3) нізкая калорыя Але і цяпер «нешта рабіць». Output improves Раунд 2: Додавайце выклікальнік акцыі (лакацыя + прамо) Мы даем: 
 
 
 
 Месца: Манчэстэрскі цэнтр Папярэдні Тэкст Будаўніцтва: 31 сьнежня CTA: “Come by after work / This weekend” Цяпер вынік становіцца размяшчальным. Частыя няправільнасці (і як не губляць жыццё) Праўда 1: Змяняць усё адразу Вы не можаце даведацца, што працавала, калі вы мутаваць увесь прампт кожны раз. З ітэрацыі one major variable Міф 2: “Мадэль зламаная” як ваш стандартны дыягноз Большую частку часу, ваша просьба не ўказала: 
 
 
 
 
 
 Пріоритет Формат абмежаванне Прыклады Критерыялы поспеху Міф 3: Непаўторная ітэрацыя гоняючыся за дасканаласцю Калі вы хочаце прымусіць свой мозг працаваць, прыходзьце ў Клуб інтэлектуальных гульняў УЗВ! Поспех 4: Не захаваць апошнюю просьбу А калі радаваўся, не саромеўся падаваць руку іншаму чалавеку», — узгадвае кс. Міф 5: Копія-пашпіраванне аднаго і таго ж просьбы на розных платформах Тое, што працуе на Hacker News, зламаецца на TikTok. І ў поспеху. platform constraints Сцягнуць і Workflow Tips 
 
 
 
 
 Захоўвайце «дефект → выпрабаванне» шэйт-шэйт (формат пропушчаны → дадаць схему + прыклад; паўтараць → навязваць розныя вуглы; канцэпцыя няправільная → дадаць вызначэнне + прыклад). Выпрабаванне на 3-5 вынікаў, перш чым вы масіўна генеруеце 50. Сцягнуць просьбы ў шаблоннай сістэме (Notion, Obsidian, нават git repo). Калі вы працуеце ў камандзе: праследуйце спам-версіі, такія як код. Фінальны прыём Папярэдні Тэкст Гэта не рэпрэсія, гэта рэпрэсія. If prompting is writing requirements,  Калі вы робіце гэта сістэматычна, вы спыняеце “запрашаць чатGPT рэчы” і пачнеце будаваць  you can actually ship. re-prompting is debugging those requirements reliable text-and-code generators

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

Гэта аўдыя зроблена на мове арыгіналу гісторыі!

Re-Prompting: ручка, якая пераўтварае "Meh" выхад LLM у вытворчасць-прыгожых вынікаў

About Author

КАМЕНТАРЫІ

ВЕСІЦЬ БІРКІ

ГЭТЫ АРТЫКУЛ БЫЎ ПРАДСТАЎЛЕНЫ Ў

Related Stories

Tatiana: A Love Letter from HackerNoon's Best Crypto Journalist of 2021

34 Stories To Learn About Eos

How Fraction AI is Democratizing AI Ownership for the Masses

How Mavryk Network Is Building Full-Stack RWA Blockchain for $28 Trillion Asset Tokenization Market

Tatiana: A Love Letter from HackerNoon's Best Crypto Journalist of 2021

34 Stories To Learn About Eos

How Fraction AI is Democratizing AI Ownership for the Masses

How Mavryk Network Is Building Full-Stack RWA Blockchain for $28 Trillion Asset Tokenization Market

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps