Ghidurile de promptare pentru modele
Prezentare generală
Această secțiune oferă ghiduri comprehensive de promptare pentru diverse modele de limbaj mari (LLM-uri) și sisteme de inteligență artificială. Fiecare ghid este adaptat specific pentru modelul respectiv și include strategii, exemple și cele mai bune practici.
Ghidurile disponibile
Modelele OpenAI
- GPT-4 - Cel mai avansat model de limbaj al OpenAI
- ChatGPT - Modelul conversațional popular
- Sora - Modelul de generare de video din text
Modelele Google
- Gemini Advanced - Modelul AI multimodal avansat
- Gemini 1.5 Pro - Modelul cu context extins
- Gemini - Introducerea în modelele Gemini
Modelele Meta
Modelele Mistral
- Mistral Large - Modelul de clasă mondială
- Mistral 7B - Modelul eficient cu 7B parametri
- Mixtral - Modelul cu arhitectura MoE
Modelele specializate
- Code Llama - Ghidul pentru generarea de cod
- Claude 3 - Modelul asistent AI al Anthropic
- Phi-2 - Modelul eficient de la Microsoft
Modelele open source
- Gemma - Modelele deschise de la Google DeepMind
- OLMo - Modelele cu transparență completă
- Grok-1 - Modelul de la xAI
Strategii comune de promptare
Principiile fundamentale
- Claritatea în instrucțiuni
- Specificitatea în cerințe
- Exemplele concrete pentru ghidare
- Iterarea pentru îmbunătățire
Tehnici avansate
- Few-shot learning cu exemple
- Chain-of-thought pentru raționament
- Role-playing pentru personalizare
- System prompting pentru direcționare
Optimizarea prompturilor
- A/B testing pentru eficiență
- Analiza răspunsurilor
- Refinarea continuă
- Documentarea celor mai bune practici
Aplicații specifice
Generarea de conținut
- Scrierea articolelor și rapoartelor
- Crearea de materiale educaționale
- Dezvoltarea de strategii de marketing
- Generarea de cod și documentație
Analiza și cercetarea
- Procesarea documentelor lungi
- Extragerea de informații
- Sumarizarea conținutului
- Analiza sentimentelor
Asistența și suportul
- Chatbot-uri inteligente
- Suportul clienților
- Tutoring-ul personalizat
- Consultarea în domenii specifice
Considerații de siguranță
Implementarea gardelor
- Validarea inputurilor
- Filtrarea outputurilor
- Moderarea conținutului
- Auditarea sistemelor
Limitările modelelor
- Halucinația și inexactitatea
- Bias-ul și prejudecățile
- Vulnerabilitățile la atacuri
- Confidențialitatea datelor
Învățăminte cheie
- Fiecare model are punctele sale forte și limitări
- Promptarea eficientă poate îmbunătăți semnificativ rezultatele
- Iterarea și testarea sunt esențiale pentru optimizare
- Siguranța trebuie să fie o prioritate în implementare
- Documentarea celor mai bune practici ajută la scalare
- Adaptarea strategiilor la contextul specific
- Monitorizarea continuă a performanței