Skip to content

Ghid Prompting AI

Main Navigation Chat Docs

Română

Română

Appearance

Sidebar Navigation

Introducere

Introducere

Bazele prompt-urilor

Exemple

Setări LLM

Elemente de prompt

Sfaturi

Agenți

Introducere în agenții AI

Componente ale agenților

Aplicații

Aplicații

Cache-ul de context cu Gemini 1.5 Flash

Fine-tuning cu modelele GPT 4o

Apelarea funcțiilor cu LLM-uri

Generarea de cod

Generarea de date

Generarea de seturi de date sintetice pentru RAG

Studiu de caz: clasificarea job-urilor pentru absolvenți

Funcția de prompt

Abordarea diversității seturilor de date generate

Ghiduri

Introducere în prompt-uri

Utilizarea avansată a prompt-urilor

Prompt-uri adversariale

Aplicațiile prompt-urilor

Utilizarea de bază a prompt-urilor

Prompt-uri ChatGPT

Prompt-uri diverse

Fiabilitatea prompt-urilor

Hub-ul de prompt-uri

Hub-ul de prompt-uri

Lecturi suplimentare

Prompt-uri adversariale

Prompt-uri adversariale în LLM-uri

Jailbreaking LLM-uri

Injectarea de prompt-uri în LLM-uri

Scurgerea de prompt-uri în LLM-uri

Programare

Desenarea diagramelor TikZ

Generarea de fragmente de cod cu LLM-uri

LLM-uri pentru generarea de cod

Producerea de interogări MySQL folosind LLM-uri

Creativitate

LLM-uri pentru creativitate

Sarcini interdisciplinare cu LLM-uri

Inventarea de cuvinte noi

Dovada numerelor prime infinite în Shakespeare

Rimarea cu dovezi

Evaluare

Evaluarea LLM-urilor

Evaluarea dialogului lui Platon

LLM-uri pentru clasificare

LLM-uri pentru clasificare

Clasificarea sentimentelor cu LLM-uri

Clasificarea sentimentelor cu câteva exemple folosind LLM-uri

Generarea de imagini

Generarea de imagini

Desenarea unei persoane folosind literele alfabetului

Extragerea informațiilor

Extragerea numelor modelelor din lucrări

Extragerea informațiilor cu LLM-uri

Descoperiri în cercetarea LLM-urilor

Cele mai bune practici și lecții învățate despre datele sintetice

Transformere eficiente cu context infinit

Cât de fideli sunt modelele RAG

Agenții LLM

Reamintirea în context a LLM-urilor depinde de prompt

Raționamentul LLM-urilor

Descoperiri în cercetarea LLM-urilor

Tokenizarea LLM-urilor

Lanțul de gândire ghidat de LM

Raționamentul cu revizie intermediară

Reducerea halucinațiilor în ieșirile structurate

Generarea augmentată prin recuperare (RAG)

Încrederea în LLM-uri

Matematică

Înțelegerea matematică cu LLM-uri

Adunarea numerelor impare cu LLM-uri

Evaluarea funcțiilor compuse

Modele

Ghiduri de prompt-uri pentru modele

Ingineria prompt-urilor ChatGPT

Claude 3

Flan - Scalarea modelelor de limbaj finetunate cu instrucțiuni

Gemini 1.5 Pro

Gemini Advanced

Gemma

Începerea cu Gemini

GPT 4

Grok 1

Llama 3

Llama: modele de limbaj fundamentale deschise și eficiente

Colecția de LLM-uri

Mistral 7b LLM

Mistral Large

Mixtral

Mixtral 8x22b

Olmo

Phi 2

Ghid de prompt-uri pentru Code Llama

Sora

Răspunsuri la întrebări

Răspunsuri la întrebări cu LLM-uri

Răspunsuri la întrebări în domenii închise cu LLM-uri

Răspunsuri la întrebări în domenii deschise cu LLM-uri

Răspunsuri la întrebări științifice cu LLM-uri

Raționament

Raționament cu LLM-uri

Raționament indirect cu LLM-uri

Raționament fizic cu LLM-uri

Riscuri și utilizări greșite

Prompt-uri adversariale în LLM-uri

Părtiniri

Factualitatea

Riscuri și utilizări greșite

Rezumate de text

Rezumarea textului cu LLM-uri

Explicarea conceptelor cu LLM-uri

Adevărul

Adevărul în LLM-uri

Identificarea halucinațiilor în răspunsurile LLM-urilor

Tehnici de prompt-uri

Tehnici de prompt-uri

Prompt activ

Inginerul automat de prompt-uri (APE)

Raționamentul automat și utilizarea instrumentelor (ART)

Prompt-ul lanțului de gândire

Prompt-ul cu stimul direcțional

Prompt-ul cu câteva exemple

Prompt-ul cu cunoștințe generate

Prompt-uri grafice

Meta-prompt-ul

Prompt-ul multimodal COT

PAL (Modele de limbaj ajutate de programe)

Înlănțuirea prompt-urilor

Prompt-ul ReAct

Reflexion

Generarea augmentată prin recuperare (RAG)

Autoconsistența

Arborele de gânduri (TOT)

Prompt-ul fără exemple

Instrumente și biblioteci

Lucrări științifice

Notebook-uri de inginerie a prompt-urilor

Seturi de date

Startup Workspace SRL
Copyright © 2025

On this page

Riscuri și utilizări greșite

Această secțiune conține o colecție de prompt-uri pentru explorarea riscurilor și utilizărilor greșite potențiale ale LLM-urilor.

Subiecte disponibile

Promptarea adversară
Bias-urile
Factualitatea

Pager

Previous pageFactualitatea

Next pageRezumarea textului cu LLM-uri