
 
 AI’nın ölçekte performans gösterdiğine veya olmamasına karar veren göz ardı edilen iletişim becerisi. AI’nın ölçekte performans gösterdiğine veya olmamasına karar veren göz ardı edilen iletişim becerisi. Hızlı mühendislik hem yaratıcı hem de hassasdır. iyi promptler açık niyetten, yapılandırılmış testlerden ve düzenli bir mühendislik ve test süreci aracılığıyla sürekli hassasiyetten gelir. Başlangıçta büyük dil modelleriyle çalışmak deneme ve hataya bağlıydı. Bugün, prompting profesyonel bir beceriye dönüştü. Şimdi uyarmak, herhangi bir sistem tasarlamak için kullanacağınız aynı yapılandırılmış düşünceyi gerektirir.Modellerin dili nasıl yorumladığını ve niyetlerini nasıl izleyebileceklerini anlamak zorundasınız. Güçlü hızlı mühendisler adımlarla düşünür, sonuçları ölçer, değişiklikleri izler, A / B testleri ve zamanla iyileştirir. Başlangıç ve küresel işletmeler için AI ve makine öğrenimi sistemleri oluşturmak için 15 yıldan fazla zaman harcadım. Çalışmam Microsoft'ta başladı, büyük ölçekli önerme sistemleri ve arama algoritmaları üzerinde yoğunlaştım ve yüzlerce milyon müşteriye hizmet ettim. Bu blogda, sürekli olarak doğru ve yararlı çıkışlar sağlayan promptler tasarlamak, test etmek ve geliştirmek için kullandığım pratik yöntemleri paylaşacağım. Core Techniques for Better Results Daha iyi sonuçlar için temel teknikler Etkili yönlendirme temelleri endüstrilerde uygulanır.Bu teknikler kontrol, doğruluk ve tekrarlanabilirlik sağlar. Stratejist, araştırmacı veya analist gibi modelin rolünü açık bir şekilde tanımlayın.Konteks konsantrasyonu şekillendirir ve doğruluğu artırır. Role Assignment Tone, format ve uzunluk için sınırlar belirleyin. net sınırlar belirsizliği azaltır ve yanıtları yönlendirir. Constraints Görevleri tanımlanmış adımlara veya bölümlere bölün.Bu, modelin mantığını geliştirir ve karmaşık talimatları ele geçirmesine yardımcı olur. Delimiters and Structure İyi performansın neye benzediğini göstermek için örnek çıkışları içerir. örneğin, yazılı açıklama daha hızlı bir şekilde ton ve hassasiyet öğretir. Few-Shot Examples Ayrıca, çıkışın tutmak istediğiniz biçimini gösterirler, bu çok önemlidir, çünkü LLM'ler "jazz"yi daha sık oynayabilir ve beklemediğiniz biçimlerde yanıtlar sunabilir. Bu yöntemlerin her biri tutarlılık ve verimliliği destekler.Birlikte, güvenilir, tekrarlanabilir AI sonuçları için bir temel oluştururlar. Advanced Strategies for Complex Work Karmaşık İşler için Gelişmiş Stratejiler Temelleri yerinde olduktan sonra, gelişmiş teşvik teknikleri modelin mantığına ve daha etkili bir şekilde performansına yardımcı olur. Bu yaklaşım, doğruluğunu ve şeffaflığını artırır ve yanıtın nasıl bir araya getirildiğine dair bir lens sunar, bu da denetleyebilirlik ve uzun vadeli sürdürülebilirlik için önemli bir gerekliliktir. Chain of Thought Prompting Bu, analizi ve yaratıcılıkı aynı anda güçlendirir, cevapların temellerini kapsadıklarını ve LLM'nin en iyi olduğuna inandığına inanmadan önce çok sayıda perspektiften tekrarlandığını sağlamak için genellikle göz ardı edilen bir yöntemdir. Tree of Thought Prompting Bu yapı, bir sonraki aşamaya geçmeden önce her adımda sıkı bir uyum ve uyum kontrolü gerektiren çok aşamalı görevler ve süreçler için yararlıdır. Prompt Chaining Modelin mantığı için gerçek verileri veya bağlam ayrıntılarını içerir.Bu hataları azaltır ve güvenilirliği güçlendirir. Data-Driven Prompting Performans durduğunda, en son Google Gemini modellerini kullanan NotebookLM gibi araçları kullanabilirsiniz. tüm çağrıları birlikte incelemek ve çağrıyı kendisi geliştirmek için. Meta Prompting NotebookLM ve çok sayıda dosya yüklemesi ve gözden geçirilmesini sağlayan diğer proje tabanlı LLM araçları, genellikle yapısal veya cümle geliştirmelerini belirleyebilir. Bu yöntemler, yüzey düzey etkileşiminin ötesinde ilerlemektedirler ve karmaşık zorluklara kadar ölçeklenecek düşünce çerçeveleri oluşturmaya yardımcı olurlar. Düzenli, iteratif denetim süreci ile birlikte, belki de değişim izleme için GitHub kullanılarak, bu stratejiler, sihirden talep etmenin “siyah kutusunu” daha organize ve öngörülebilir bir şeye dönüştürür, LLM'lerden daha iyi, daha doğru çıkışlar sağlar. Avoiding Common Pitfalls yaygın tuzaklardan kaçınmak Hızlı mühendislik, netlik ve denetim üzerine odaklandığında en iyi şekilde çalışır. LLM'ler, verilerde model karşılaştırma ile mantık simüle ederler ve doğruluğu sağlamak için inceleme ve bağlam gerektirirler. Güçlü çağrılar kısa profesyonel mesajlara benzer. Hedeflerini açık ve verimli bir şekilde iletirler. Ödüllendirme disiplini ödüllendirir. Daha doğrudan talimat, daha tutarlı çıkış. Konteyner pencereleri son derece büyük olduğu için, talimatta yer alan örnekler veya şablonlar kısaca olmamalıdır. anahtar ayrıntılarla LLM'yi Kuzey Yıldızı olarak yönlendirmek için kanonik bir çalışma ürününün on veya yirmi sayfalık bir örnek çıkışını sağlamak için tereddüt etmeyin. Principles That Endure dayanacak ilkeler Hızlı mühendislik temelleri, AI teknolojisi geliştikçe sürekli olarak devam etmektedir. tutarlı ve ölçeklenebilir AI sonuçlarını elde etmek için, üç temel ilkeye odaklanın: netlik, yapı ve tutarlılık. İpuçları belirsiz veya belirsiz olduğunda, AI'nın yanıtları bunu yansıtacak ve potansiyel olarak çaba harcamaya yol açacaktır. Anahtar örneklerle doğru bir bildirim, ne kadar uzun süre kalırsa olsun, AI'nın ihtiyacı olanı sağlamasını sağlamak için kritiktir. Unutmayın, LLM'ler bağlamdan netlik kazanır ve bunun daha fazlasını, mantıksal olarak sağlayan, daha tutarlı, öngörülebilir ve doğru bir uygulama desteklemeye yardımcı olabilir. Yapı aynı derecede önemlidir. İyi organize edilmiş bir çağrı, AI'nin güvenilir ve ilgili çıkışlar sunma yeteneğini geliştirir. Müşteri hizmetleri veya operasyonel görevlerde AI'yi uygularsanız bile, yapılandırılmış çağrılar hataların riskini azaltır ve verimliliği artırır. AI çözümlerini ölçeklendirirken tutarlılık önemlidir.Prompt'leri tablo boyunca net ve yapılandırılmış tutmak, iş ihtiyaçlarının geliştikçe de sürekli olarak uyum sağlamak ve performans göstermek için izin verir. Düzenli geliştirme, AI sistemlerinin iş hedefleri ile uyumlu kalmasını ve teknolojik gelişmelerle birlikte gelişmeye devam etmesini sağlar. Ekiplerinizin düzenli olarak QA test etmek ve tekrarlamak için bir süreç ve sistemin olmasından emin olun, ayrıca ayrıntılı bir değişim günlüğüne sahip denetim talimatları. Final Perspective Son bakış açısı İyi yapılmış talimatlar, AI'yi iş hedeflerine verimli bir şekilde ulaştırmak için yönlendirir, AI'yi sadece hızlı bir çözüm değil de değerli bir araç haline getirir. Etkili AI kullanımı, istenen sonuçların net bir şekilde anlaşılmasıyla başlar. Anahtar hedefleri ve nüansları tanımlayın ve AI'nın iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için önceki görevde temel perspektifinizi paylaşın. Doğru yerde bakabilmeleri için kütüphanenin uygun bir alanına doğru erken bir öğrenciyi yönlendirmek gibi düşünün. bakış açısı ve profesyonel görüşünüz bunu temellendirir ve LLM'nin doğru alanda sürekli arama yapmasını sağlayın. AI'yi düzenli olarak test etmek önemlidir. Performansını değerlendirerek, geliştirilecek alanları belirleyebilir ve sonuçları iyileştirmek için ayarlar yapabilirsiniz. Bu süreç, AI'nin zaman içinde güvenilir ve etkili kalmasını sağlar. Yapay zeka uygulamaları, en sofistike olanlardan basit olanlara kadar, sürekli olarak geliştirilmelidir. iş öncelikleri değiştikçe, talimatlar da değişmelidir. Sürekli geliştirme, AI'nin değişen ihtiyaçları karşılamaya devam etmesini ve gerçek, sürdürülebilir bir değer sunmasını sağlar. Aksi takdirde, çıkışlarınız kaybolur, beklentilerinizi kaçırır ve hatta ekibinizi utandırır.

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

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Günümüzün LLM'leri için Hızlı Mühendislik için Pratik Bir Kılavuz

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps