Neural Networks | Нейронные сети

🔍 Подходы к созданию промптов: от zero-shot до chain-of-thought 🤖✨

Изучаем различные стратегии для взаимодействия с нейросетями, чтобы добиться максимальной эффективности в генерации ответов! 📈

## Zero-shot подход ⚡
- Описание: Без примеров, полагаясь на обученные данные и навыки нейросети.
- Как это работает: Вы даёте straightforward запрос, и нейросеть отвечает, используя свои алгоритмы и контекст.
- Пример:
- Запрос: «Проведи анализ настроения текста: "Карбонара в этом ресторане была посредственной."»
- Ответ: «Настроение: негативное.».
- 📝 Упоминание: Популярные вступления, такие как «Фламинго — это…», помогут без уточнений.

## One-shot и few-shot подходы 🎯
- Описание: Использование одного или нескольких примеров для достижения сложных результатов.
- Когда полезно: Создание нового слова или работа в узкоспециализированной области.
- Пример:
- Определение: «Гакбакить» — прыгать от радости.
- Запрос: «Напиши свой пример с использованием этого слова.»
- Ответ: «Максим начал гакбакить по всей квартире от радости.»

## Chain-of-thought подход 🧠
- Описание: Подход, при котором нейросеть размышляет над заданием шаг за шагом.
- Как это работает: При помощи фразы «Давай подумаем над этим шаг за шагом» активируется цепочка мыслей.
- Применение: Полезно при решении сложных задач или сценариев.
- Пример задачи:
- Вопрос: «Сергей может ударить 25 раз за минуту. Бой длился 5 раундов по 3 минуты. Сколько ударов нанес Сергей?»
- Ответ: Пошаговая инструкция для вычислений.

Эти подходы помогают не только улучшить точность ответов, но и учат нейросеть мыслить последовательно и глубже анализировать запросы. Используйте их, чтобы раскрыть полный потенциал своих AI-проектов! 🌐💡

🔗 Основная статья здесь

Я зерокодер

Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought - Я зерокодер

Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации. Рассказываем о них подробнее

www.tgoop.com/neuro2learn/792

224 viewsDec 18 at 06:00

🔍 Подходы к созданию промптов: от zero-shot до chain-of-thought 🤖✨

Изучаем различные стратегии для взаимодействия с нейросетями, чтобы добиться максимальной эффективности в генерации ответов! 📈

## Zero-shot подход ⚡
- Описание: Без примеров, полагаясь на обученные данные и навыки нейросети.
- Как это работает: Вы даёте straightforward запрос, и нейросеть отвечает, используя свои алгоритмы и контекст.
- Пример:
- Запрос: «Проведи анализ настроения текста: "Карбонара в этом ресторане была посредственной."»
- Ответ: «Настроение: негативное.».
- 📝 Упоминание: Популярные вступления, такие как «Фламинго — это…», помогут без уточнений.

## One-shot и few-shot подходы 🎯
- Описание: Использование одного или нескольких примеров для достижения сложных результатов.
- Когда полезно: Создание нового слова или работа в узкоспециализированной области.
- Пример:
- Определение: «Гакбакить» — прыгать от радости.
- Запрос: «Напиши свой пример с использованием этого слова.»
- Ответ: «Максим начал гакбакить по всей квартире от радости.»

## Chain-of-thought подход 🧠
- Описание: Подход, при котором нейросеть размышляет над заданием шаг за шагом.
- Как это работает: При помощи фразы «Давай подумаем над этим шаг за шагом» активируется цепочка мыслей.
- Применение: Полезно при решении сложных задач или сценариев.
- Пример задачи:
- Вопрос: «Сергей может ударить 25 раз за минуту. Бой длился 5 раундов по 3 минуты. Сколько ударов нанес Сергей?»
- Ответ: Пошаговая инструкция для вычислений.

Эти подходы помогают не только улучшить точность ответов, но и учат нейросеть мыслить последовательно и глубже анализировать запросы. Используйте их, чтобы раскрыть полный потенциал своих AI-проектов! 🌐💡

🔗 Основная статья здесь

BY Neural Networks | Нейронные сети