Swiftron
Unlock Your Full Potential with AI.
Náš AI-poháněný optimalizátor výzev používá osvědčené techniky k vylepšení modelů GPT pro přesnější výsledky. Každá technika je zvýrazněna v odlišné barvě pro snadnou identifikaci.
Velké jazykové modely (LLM) se spoléhají na porozumění textu, aby mohly reagovat na vaše prompty. Každé slovo spouští související slova, která odemykají různé oblasti znalostí. Jasný a přesný prompt se strategickým výběrem slov může aktivovat silné oblasti znalostí, což vede k lepším výsledkům.
Vzorec Persona řídí AI tím, že v pokynech přijímá konkrétní tón, charakter nebo roli, čímž formuje odpovědi s konzistentní a koherentní osobností. Tato technika umožňuje uživatelům definovat perspektivu AI, což zajišťuje, že výstup odpovídá určitému postoji nebo stylu. Persona může být vyjádřena prostřednictvím profese, titulu, fiktivní postavy nebo dokonce historické postavy. Tento přístup přizpůsobuje interakce, což činí odpovědi AI relevantnějšími a poutavějšími na základě vybrané persony.
Přístup Chain-of-Thought (CoT) vychází z řady vzájemně propojených výzev, které vedou odpovědi AI koherentním a kontextově propojeným způsobem. Tato technika podporuje nuancované a zaměřené interakce tím, že postupně rozšiřuje související témata. Každá výzva v sekvenci přidává hloubku a jasnost do konverzace, což vede k podrobnějším a strukturovanějším výstupům. Při aplikaci tohoto vzoru je zásadní zajistit, aby každá výzva logicky navazovala na tu předchozí, čímž se udržuje jasná a progresivní linie myšlení.
Vzorec Tree-of-Thought (ToT) je silná technika pro zadávání podnětů, která je navržena tak, aby dosáhla komplexního prozkoumání a porozumění složitému tématu prostřednictvím spolupráce. Proces zahrnuje více 'expertů', z nichž každý přispívá sekvenčními kroky, aby rozvinul předchozí myšlenky. Pokud si expert uvědomí chybu ve svém příspěvku, je z procesu odstraněn, což zajišťuje, že konečné porozumění je jak přesné, tak i hluboké. Tento vzorec je obzvláště účinný v situacích, kde jsou vyžadovány různé perspektivy a důkladné prozkoumání.
Vzor receptu je mocná technika používaná k vytvoření sekvence kroků potřebných k dosažení konkrétního cíle, zejména když má uživatel částečné porozumění nezbytným krokům. Uživatel poskytuje známé kroky nebo 'ingredience' a vzor doplní chybějící kroky, uspořádá je ve správném pořadí a identifikuje jakékoli zbytečné akce. Tento vzor využívá odbornosti modelu k vytvoření kompletního a efektivního procesu, což jej činí ideálním pro složité plánování a scénáře řešení problémů.
Šablonový vzor zajišťuje, že výstup generovaný LLM (ChatGPT) dodržuje specifickou strukturu nebo šablonu. To je obzvlášť užitečné, když musí výstup vyhovovat předem stanovenému formátu, jako je blogový článek, přímý marketing nebo jakýkoli strukturovaný dokument. LLM nemusí mít přirozeně znalost požadované struktury, a proto poskytujete pokyny, jak by měly jednotlivé prvky vypadat ve výstupu. Definováním zástupných symbolů pro různé části obsahu a požadováním, aby LLM umístil generovaný obsah do těchto zástupných symbolů, můžete zajistit, že výstup bude odpovídat požadované šabloně.
Vzor obrácené interakce je strategie, při které jazykový model (LLM) klade uživateli sérii otázek, aby shromáždil dostatečné informace k dosažení konkrétního cíle. Tento přístup je obzvlášť užitečný, když má uživatel jasně definovaný cíl, ale nemusí znát všechny detaily potřebné k vytvoření optimálního dotazu. Model řídí konverzaci kladením cílených otázek, což mu umožňuje shromáždit potřebné informace a efektivně splnit úkol. Uživatel může specifikovat, kolik otázek by mělo být položeno najednou, a interakce pokračuje, dokud není cíl dosažen nebo dokud nejsou splněny podmínky.
Vzor zdokonalování otázek integruje schopnosti LLM (jazykového modelu) do procesu navrhování promptů, s cílem neustále navrhovat potenciálně vylepšené nebo zdokonalené otázky, které by uživatel mohl položit. Tento vzor je obzvláště cenný, když uživatel nemusí být odborníkem v určité oblasti a může mít potíže s formulací nejefektivnější otázky. Použitím tohoto vzoru LLM pomáhá uživateli identifikovat správné otázky k získání přesných odpovědí. Proces často zahrnuje kontextové výroky, kde je LLM instruováno, aby navrhlo lepší verze uživatelových otázek nebo vyzvalo uživatele, aby použil tyto zdokonalené verze. Tento vzor lze také rozšířit tím, že požádáme LLM, aby generovalo následné otázky, čímž se zúží zaměření původního dotazu a zlepší se celková kvalita interakce.
Vzor vytváření meta jazyka umožňuje uživateli definovat alternativní, vlastní jazyk nebo notaci pro interakci s velkým jazykovým modelem (LLM). Tento vzor zahrnuje vysvětlení sémantiky tohoto nového jazyka LLM, aby budoucí výzvy používající tento jazyk mohly být přesně pochopeny a zpracovány. Základní myšlenkou je mapovat konkrétní symboly, slova nebo struktury v novém jazyce na koncepty nebo akce v LLM, což zajišťuje, že model může efektivně interpretovat a reagovat na tyto vlastní výzvy. Tento přístup je obzvlášť užitečný, když konvenční jazyky, jako je angličtina, nemusí nabízet potřebnou přesnost nebo jasnost pro specifické úkoly.
Vzor Automatizace Výstupu je navržen tak, aby usnadnil generování skriptů nebo jiných automatizačních artefaktů jazykovým modelem (LLM). Tento vzor umožňuje LLM automaticky vykonávat doporučené kroky, které by jinak mohly být únavné a náchylné k chybám, pokud by byly prováděny ručně. Uživatelé mohou zjednodušit opakující se úkoly, zvýšit efektivitu a zajistit přesné provádění pokynů tím, že specifikují kontext a typ automatizačního artefaktu, například skript v Pythonu.
Vzor alternativních přístupů si klade za cíl povzbudit uživatele velkých jazykových modelů (LLM) k prozkoumání různých metod pro dokončení úkolu. Tento vzor se zabývá kognitivními zkresleními, která vedou jednotlivce k preferování známých strategií, jež nemusí být vždy nejúčinnější. Představováním alternativních přístupů podporuje širší porozumění řešení problémů a pomáhá uživatelům kriticky vyhodnocovat své možnosti. Klíčovými prvky tohoto vzoru jsou kontextové výroky, které vyzývají LLM, aby uvedl alternativy, porovnal jejich výhody a nevýhody a případně zahrnul původní metodu navrženou uživatelem.
Vzor kognitivního verifikátoru je navržen tak, aby zlepšil schopnosti uvažování velkých jazykových modelů (LLM) tím, že je vyžaduje, aby rozložily původní otázku na několik menších, souvisejících otázek. Tento přístup pomáhá zajistit, že konečná odpověď je komplexní a dobře informovaná. Když uživatel položí otázku, LLM vygeneruje sadu dalších otázek, které objasňují kontext, zkoumají konkrétní oblasti nebo shromažďují potřebné informace k poskytnutí přesnější odpovědi. Jakmile uživatel odpoví na tyto otázky, LLM spojí jednotlivé odpovědi, aby formuloval soudržnou a úplnou odpověď na původní dotaz.
Vzor kontrolního seznamu faktů je navržen tak, aby zajistil, že jazykový model (LLM) vygeneruje seznam základních faktů, které jsou nezbytné pro poskytnutý výstup. Tento seznam umožňuje uživatelům ověřit základní předpoklady a fakta, na nichž je výstup založen. Přezkoumáním těchto faktů mohou uživatelé vykonávat náležitou péči k ověření přesnosti prezentovaných informací, zejména v případech, kdy LLM může generovat přesvědčivý, ale fakticky nesprávný obsah.
Vzor nekonečné generace umožňuje automatickou generaci série výstupů, potenciálně nekonečné, aniž by uživatel musel pokaždé znovu zadávat výzvu k generaci. Tento vzor je navržen tak, aby snížil úsilí při zadávání na základě předpokladu, že uživatelé nechtějí neustále zadávat stejnou výzvu. Uživatel si uchovává základní šablonu, ale může přidávat variace prostřednictvím dalších vstupů před každým generovaným výstupem. Motivací tohoto vzoru je, že mnoho úkolů vyžaduje opakované použití stejné výzvy na více konceptech. Opakované zadávání výzvy může vést k chybám, takže tento vzor usnadňuje opakované použití výzvy, s nebo bez dalšího vstupu uživatele, a automatizuje generaci více výstupů.
Vzor generátoru vizualizací je navržen tak, aby využíval schopnosti generování textu k vytváření vizuálních reprezentací konceptů. Tento vzor řeší omezení velkých jazykových modelů (LLM), které obvykle produkují pouze text a nemohou generovat obrázky. Generováním vstupu specificky formátovaného pro vizualizační nástroje, jako jsou Graphviz Dot nebo DALL-E, vytváří tento vzor cestu pro transformaci výstupů LLM na diagramy nebo obrázky, které zlepšují porozumění. Uživatel může být požádán, aby specifikoval typy požadovaných vizualizací, jako jsou sloupcové grafy, orientované grafy nebo UML třídní diagramy, aby zajistil jasnost a relevanci.
Herní vzor je navržen tak, aby vytvářel interaktivní hry zaměřené na konkrétní téma, přičemž využívá schopnosti jazykového modelu (LLM) k řízení herního procesu. Uživatelé definují omezená herní pravidla, zatímco LLM generuje obsah, scénáře a výzvy na základě těchto pravidel. Tento vzor je obzvlášť efektivní, když existují široké oblasti obsahu, ale omezené herní mechaniky. Pomocí kontextových výzev mohou uživatelé specifikovat téma hry a její základní pravidla, což umožňuje LLM vytvářet poutavé scénáře nebo otázky, které vyžadují dovednosti v řešení problémů a kreativitu.
Vzorec odmítnutí je navržen tak, aby pomáhal uživatelům přeformulovat jejich otázky, když jazykový model (LLM) odmítá poskytnout odpověď. Tento vzorec se zabývá situacemi, kdy LLM může odmítnout otázky z důvodu nedostatku porozumění nebo znalostí. Vysvětlením důvodů odmítnutí a navržením alternativních formulací tento vzorec povzbuzuje uživatele, aby kriticky přemýšleli o svých dotazech a zlepšili formulaci svých otázek.
Vzorec správce kontextu umožňuje uživatelům řídit kontext, ve kterém probíhá konverzace s velkým jazykovým modelem (LLM). Určením nebo odstraněním určitých kontextových prvků mohou uživatelé nasměrovat LLM, aby se zaměřil na relevantní témata nebo vyloučil irelevantní. Tento vzorec je zvlášť užitečný pro udržení relevance a soudržnosti v konverzacích, což pomáhá vyhnout se přerušením toku dialogu. Uživatelé mohou poskytnout explicitní pokyny, jako například "Zvažte prosím X" nebo "Ignorujte Y", aby jemně doladili odpovědi LLM. Jasnost a specifikace jsou klíčové pro zajištění toho, aby LLM pochopil zamýšlený rozsah a generoval přesné odpovědi.