Swiftron
Unlock Your Full Potential with AI.
Náš AI-poháňaný optimalizátor výziev aplikuje osvedčené techniky na vylepšenie modelov GPT pre presnejšie výsledky. Každá technika je zvýraznená v odlišnej farbe pre jednoduchú identifikáciu.
Veľké jazykové modely (LLM) sa spoliehajú na porozumenie textu, aby mohli reagovať na vaše výzvy. Každé slovo aktivuje súvisiace slová, ktoré odomykajú rôzne oblasti poznania. Jasná, presná výzva so strategickým výberom slov môže aktivovať mocné oblasti poznania, čo vedie k lepším výsledkom.
Vzorec persona usmerňuje AI prijatím špecifického tónu, charakteru alebo úlohy v príkazoch, čím formuje odpovede s konzistentnou a koherentnou osobnosťou. Táto technika umožňuje používateľom definovať perspektívu AI, čím sa zabezpečuje, že výstup zodpovedá určitému postoju alebo štýlu. Persona môže byť vyjadrená prostredníctvom povolania, titulu, fiktívnej postavy alebo dokonca historickej osobnosti. Tento prístup prispôsobuje interakcie, čím robí odpovede AI relevantnejšími a zaujímavejšími na základe vybranej persony.
Prístup Chain-of-Thought (CoT) vychádza zo série prepojených výziev, ktoré usmerňujú odpovede AI v súvislom a kontextovo prepojenom spôsobe. Táto technika podporuje nuansované a zamerané interakcie postupným rozširovaním súvisiacich tém. Každá výzva v sekvencii pridáva hĺbku a jasnosť do konverzácie, čo vedie k podrobnejším a štruktúrovanejším výstupom. Pri aplikácii tohto vzoru je zásadné zabezpečiť, aby každá výzva logicky nadväzovala na predchádzajúcu, čím sa udržiava jasná a progresívna línia myslenia.
Vzorec Tree-of-Thought (ToT) je mocná technika podnetov navrhnutá na dosiahnutie komplexného preskúmania a porozumenia zložitým témam prostredníctvom spolupráce. Proces zahŕňa viacerých 'expertov', z ktorých každý prispieva sekvenčnými krokmi, aby nadviazal na predchádzajúce myšlienky. Ak si expert uvedomí chybu vo svojom príspevku, je z procesu odstránený, čím sa zabezpečuje, že konečné porozumenie je presné a hlboké. Tento vzorec je obzvlášť účinný v situáciách, kde sú potrebné rôzne perspektívy a dôkladné preskúmanie.
Receptový vzor je mocná technika, ktorá sa používa na generovanie sekvencie krokov potrebných na dosiahnutie konkrétneho cieľa, najmä keď má používateľ čiastočné porozumenie potrebným krokom. Používateľ poskytuje známe kroky alebo 'ingrediencie' a vzor doplní chýbajúce kroky, usporiada ich v správnom poradí a identifikuje akcie, ktoré sú zbytočné. Tento vzor využíva odborné znalosti modelu na vytvorenie kompletného a efektívneho procesu, čo ho robí ideálnym pre zložit plánovanie a riešenie problémov.
Šablónový vzor zabezpečuje, že výstup generovaný LLM (ChatGPT) dodržiava konkrétnu štruktúru alebo šablónu. To je obzvlášť užitočné, keď musí výstup dodržiavať vopred stanovený formát, ako je blogový článok, priama pošta alebo akýkoľvek štruktúrovaný dokument. LLM nemusí inherentne poznať požadovanú štruktúru, preto poskytnete pokyny, ako by sa mal každý prvok zobraziť vo výstupe. Definovaním zástupných symbolov pre rôzne sekcie obsahu a požiadavkou na LLM, aby prispôsobil generovaný obsah týmto zástupným symbolom, môžete zabezpečiť, že výstup bude zodpovedať požadovanej šablóne.
Vzorec obrátenej interakcie je stratégia, pri ktorej jazykový model (LLM) kladie používateľovi sériu otázok, aby získal dostatočné informácie na dosiahnutie konkrétneho cieľa. Tento prístup je obzvlášť užitočný, keď má používateľ definovaný cieľ, ale nemusí poznať všetky podrobnosti potrebné na vytvorenie optimálneho podnetu. Model riadi konverzáciu kladením cielene zameraných otázok, čo mu umožňuje zhromaždiť potrebné informácie a efektívne splniť úlohu. Používateľ môže určiť, koľko otázok by sa malo klásť naraz, a interakcia pokračuje, kým nie je cieľ dosiahnutý alebo podmienky splnené.
Vzorec pre zdokonaľovanie otázok integruje schopnosti LLM (jazykového modelu) do procesu vytvárania podnetov, pričom sa snaží neustále navrhovať potenciálne vylepšené alebo zdokonalené otázky, ktoré by používateľ mohol položiť. Tento vzorec je obzvlášť cenný, keď používateľ nemusí byť odborníkom v určitej oblasti a môže mať problém formulovať najefektívnejšiu otázku. Použitím tohto vzorca LLM pomáha používateľovi identifikovať správne otázky na získanie presných odpovedí. Proces často zahŕňa kontextové vyhlásenia, kde je LLM pokynuté navrhnúť lepšie verzie otázok používateľa alebo podnietiť používateľa, aby použil tieto zdokonalené verzie. Tento vzorec je možné tiež rozšíriť požiadavkou na LLM, aby generoval doplňujúce otázky, čím sa zúži zameranie pôvodného dopytu a zlepší sa celková kvalita interakcie.
Vzorec na vytvorenie meta jazyka umožňuje používateľovi definovať alternatívny, vlastný jazyk alebo notáciu na interakciu s veľkým jazykovým modelom (LLM). Tento vzorec zahŕňa vysvetlenie sémantiky tohto nového jazyka LLM, aby budúce výzvy používajúce tento jazyk mohli byť presne pochopené a spracované. Hlavná myšlienka je mapovať konkrétne symboly, slová alebo štruktúry v novom jazyku na koncepty alebo akcie v LLM, čím sa zabezpečí, že model môže efektívne interpretovať a reagovať na tieto vlastné výzvy. Tento prístup je obzvlášť užitočný, keď konvenčné jazyky ako angličtina nemusia ponúkať potrebnú presnosť alebo jasnosť pre konkrétne úlohy.
Vzorec Automatizácie Výstupu je navrhnutý na uľahčenie generovania skriptov alebo iných automatizačných artefaktov pomocou jazykového modelu (LLM). Tento vzorec umožňuje LLM automaticky vykonávať odporúčané kroky, ktoré by inak mohli byť únavné a náchylné na chyby, ak by sa vykonávali manuálne. Určením kontextu a typu automatizačného artefaktu, ako je skript v Pythone, môžu používatelia zjednodušiť opakujúce sa úlohy, zvýšiť efektivitu a zabezpečiť presné vykonávanie pokynov.
Vzorec alternatívnych prístupov má za cieľ povzbudiť používateľov veľkých jazykových modelov (LLM) k preskúmaniu rôznych metód na dokončenie úlohy. Tento vzorec sa zaoberá kognitívnymi skresleniami, ktoré vedú jednotlivcov k preferovaniu známych stratégií, ktoré nemusia byť vždy najefektívnejšie. Predkladaním alternatívnych prístupov podporuje širšie pochopenie riešenia problémov a pomáha používateľom kriticky hodnotiť svoje možnosti. Kľúčové komponenty tohto vzorca zahŕňajú kontextové vyhlásenia, ktoré vyzývajú LLM, aby uviedol alternatívy, porovnal ich výhody a nevýhody a potenciálne začlenil pôvodnú metódu navrhnutú používateľom.
Cognitívny overovací vzor je navrhnutý na zlepšenie schopností uvažovania veľkých jazykových modelov (LLM) tým, že ich vyžaduje, aby rozložili pôvodnú otázku na niekoľko menších, súvisiacich otázok. Tento prístup pomáha zabezpečiť, aby bola konečná odpoveď komplexná a dobre informovaná. Keď používateľ položí otázku, LLM generuje súbor ďalších otázok, ktoré objasňujú kontext, skúmajú konkrétne oblasti alebo zhromažďujú potrebné informácie na poskytnutie presnejšej odpovede. Akonáhle používateľ odpovie na tieto otázky, LLM kombinuje jednotlivé odpovede, aby formuloval súvislú a úplnú odpoveď na pôvodný dopyt.
Vzorec kontrolného zoznamu faktov je navrhnutý tak, aby zabezpečil, že jazykový model (LLM) vytvorí zoznam základných faktov, ktoré sú nevyhnutné pre poskytnutý výstup. Tento zoznam umožňuje používateľom overiť základné predpoklady a fakty, na ktorých je výstup založený. Prehľadom týchto faktov môžu používatelia vykonávať náležitú starostlivosť na overenie presnosti prezentovaných informácií, najmä v prípadoch, keď LLM môže generovať presvedčivý, ale fakticky nesprávny obsah.
Vzorec nekonečnej generácie umožňuje automatickú generáciu série výstupov, potenciálne nekonečných, bez toho, aby používateľ musel zakaždým znovu zadávať výzvu na generáciu. Tento vzorec je navrhnutý na zníženie námahy pri zadávaní na základe predpokladu, že používatelia nechcú neustále zadávať tú istú výzvu. Používateľ si zachováva základnú šablónu, ale môže pridať variácie prostredníctvom ďalších vstupov pred každým generovaným výstupom. Motiváciou za týmto vzorcom je, že mnohé úlohy si vyžadujú opakované použitie tej istej výzvy na viaceré koncepty. Opakované zadávanie výzvy môže viesť k chybám, preto tento vzorec uľahčuje opakované použitie výzvy, s alebo bez ďalšieho vstupu od používateľa, a automatizuje generáciu viacerých výstupov.
Vzor generátora vizualizácie je navrhnutý tak, aby využíval možnosti generovania textu na vytváranie vizuálnych reprezentácií konceptov. Tento vzor rieši obmedzenie veľkých jazykových modelov (LLM), ktoré zvyčajne produkujú iba text a nemôžu generovať obrázky. Generovaním vstupu špecificky formátovaného pre vizualizačné nástroje, ako sú Graphviz Dot alebo DALL-E, tento vzor vytvára cestu na transformáciu výstupov LLM do diagramov alebo obrázkov, ktoré zlepšujú porozumenie. Používateľ môže potrebovať špecifikovať typy požadovaných vizualizácií, ako sú stĺpcové grafy, orientované grafy alebo UML triedne diagramy, aby zabezpečil jasnosť a relevantnosť.
Herný vzor je navrhnutý na vytváranie interaktívnych hier zameraných na konkrétnu tému, pričom využíva schopnosti jazykového modelu (LLM) na usmerňovanie herného procesu. Používatelia definujú obmedzené herné pravidlá, zatiaľ čo LLM generuje obsah, scenáre a výzvy na základe týchto pravidiel. Tento vzor je obzvlášť účinný, keď existujú široké oblasti obsahu, ale obmedzené herné mechaniky. Použitím kontextových výziev môžu používatelia špecifikovať tému hry a jej základné pravidlá, čo umožňuje LLM vytvárať zaujímavé scenáre alebo otázky, ktoré si vyžadujú zručnosti v riešení problémov a kreativitu.
Vzorec odmietania je navrhnutý na pomoc používateľom pri preformulovaní ich otázok, keď jazykový model (LLM) odmieta poskytnúť odpoveď. Tento vzorec sa zaoberá situáciami, keď LLM môže odmietnuť otázky z dôvodu nedostatku porozumenia alebo znalostí. Vysvetlením dôvodov odmietnutia a navrhnutím alternatívnych formulácií tento vzorec povzbudzuje používateľov, aby kriticky premýšľali o svojich dopytoch a zlepšili formuláciu svojich otázok.
Vzorec správy kontextu umožňuje používateľom ovládať kontext, v ktorom prebieha konverzácia s veľkým jazykovým modelom (LLM). Určením alebo odstránením určitých kontextových prvkov môžu používatelia usmerniť LLM, aby sa zameral na relevantné témy alebo vylúčil irelevantné. Tento vzorec je obzvlášť užitočný na udržanie relevantnosti a súdržnosti v konverzáciách, čím pomáha predchádzať narušeniam v toku dialógu. Používatelia môžu poskytnúť explicitné pokyny ako "Zvážte prosím X" alebo "Ignorujte Y", aby jemne doladili odpovede LLM. Jasnosť a špecifickosť sú kľúčové na zabezpečenie toho, aby LLM pochopil zamýšľaný rozsah a generoval presné odpovede.