اگر مدل در پاسخ به یک پرامپت طولانی، اطلاعات متناقضی ارائه دهد (مثلاً در پاراگراف اول یک چیز و در پاراگراف دوم چیز دیگری بگوید)، چگونه پرامپت را اصلاح میکنید تا این تناقضها کاهش یابد؟
Elaboration Prompting (پرامپت گسترشدهنده) چگونه عمل میکنه؟
اگر بخواهید مدل یک پاسخ کوتاه (مثلاً ۵۰ کلمهای) یا یک پاسخ بلند (مثلاً ۵۰۰ کلمهای) تولید کند، چگونه این محدودیت را در پرامپت اعمال میکنید؟ آیا روشهای متفاوتی برای این کار وجود دارد؟
سلام دوستان به نظرتون میشه از مهندسی پرامپت و استفاده بهینه از چت بات ها برای کاهش ریسک مالی و رسیدن به سود بیشتر در بازار های مالی استفاده کرد ؟
از روش ReAct Prompting چه مواقعی و برای چه کار هایی استفاده میشه ؟ خود روش هم توضیح بدید
Few-Shot Prompting در مهندسی پرامپت چگونه است ؟
چگونه میتوانید یک پرامپت طراحی کنید که بر اساس پاسخهای قبلی مدل، رفتار خود را تطبیق دهد؟ مثلاً اگر مدل در پاسخ اول اشتباه کرد، پرامپت بهطور خودکار اصلاح شود تا خطاها کاهش یابد.
اگر مدل بهطور مکرر در پاسخ به یک پرامپت خطاهایی مانند توهمات (hallucinations) یا اطلاعات نادرست تولید کند، چه تغییراتی در پرامپت اعمال میکنید تا دقت مدل افزایش یابد؟
Contextual Prompting در مهندسی پرامپت مدل زبانی چگونه کار میکنه ؟
پرامپت "Role-Play Prompting" چطور کار میکنی ؟