Zaman içinde topladığımız ve sizinle paylaşmaktan heyecan duyduğumuz değerli içgörüleri keşfedin. Net, etkili istemler yazmayı ve yaygın tuzaklardan kaçınmayı öğrenerek her seferinde mümkün olan en iyi yanıtları alın.

Büyük harfler

İsteğinizin en önemli kısımlarını vurgulamak için BÜYÜK HARFLERİ stratejik kullanın. Bu, modelin dikkatini en önemli olana odaklamaya yardımcı olur.

Tonlar

Yanıtın nasıl sunulmasını istediğinizi tam olarak belirtin:

• Kararlı ve net
• Kendinden emin ve otoriter
• Yaratıcı ve şiirsel
• Hikâye odaklı anlatım
• İş profesyoneli
• Teknik ve ayrıntılı
• Hafif ve esprili
• Akademik titizlik
• Satış odaklı
• Resmi sunum
• Günlük sohbet
• Sıcak ve samimi

Ünlü kişiler / uzmanlar

Uzmanlaşmış bilgi gerektiğinde o alandaki tanınmış profesyonellere atıfta bulunun.

İşte bazı örnekler:

• I want you to act as Andrew Ng and outline the steps to implement a machine learning model in a business setting.
• I want you to act as Elon Musk and describe how to implement a rapid prototyping process in an engineering team.
• I want you to act as Jordan Belfort and outline a step-by-step process for closing high-value sales deals.
• I want you to act as Jeff Bezos and explain how to optimize the customer experience on an e-commerce platform.
• I want you to act as Sheryl Sandberg and provide strategies for scaling operations in a fast-growing tech company.
• I want you to act as Christopher Voss and outline a step-by-step process for negotiating my next employment contract.

Mümkün olduğunda olumlu talimatlar kullanın

Modelin izlemesini istediğiniz davranışı belirtin. Açık olumsuz kısıtları, modelin asla açıklamaması gereken içerik gibi sert sınırlar için saklayın.

Olumsuzlamalı istem: \ Don't talk about any other baseball team besides the New York Yankees.

Olumsuzlamasız istem: \ Only talk about the New York Yankees.

LLM'lerden doğrudan alıntı isteyin

LLM'ler, önceki girdiye göre sonraki tokeni üreten olasılıksal algoritmalardır. Yapay zeka modellerinin temelleri rehberimizde ele aldığımız gibi, bu olasılıksal yaklaşım bazen ikna edici görünseler bile olgusal olarak doğru olmayan yanıtlar üretmelerine yol açabilir. Buna halüsinasyon denir.

Üretilen yanıtları her zaman doğrulamanızı öneririz. Verinizle çalışırken halüsinasyonları yakalamanın en etkili yolu doğrudan alıntı istemektir. Bu, modeli makul görünen ama potansiyel olarak yanlış bilgi üretmek yerine spesifik alıntılar vermeye zorlar.

Yanıt başına sınır

Daha önce bağlam penceresi uzunluklarını ele aldık; ancak başka önemli bir kısıt daha var: yanıt sınırları.

Yanıt başına sınır, bir modelin tek bir yanıtta üretebileceği maksimum token sayısıdır. Sınır modele göre değişir.

İşte püf noktası: bunun etrafından dolaşabilirsiniz! Sınıra ulaştığınızda modelden devam etmesini isteyin:

• Continue
• Go on…
• And then?
• More…

İpucu: Çok uzun yanıtlar zorlamak yerine içeriğinizi parçalara bölün. Bir istemde "Part 1: Introduction and Problem Definition", sonrakinde "Part 2: Solution Analysis" isteyin. Uzun üretimle gelen tekrar riski olmadan daha iyi, daha odaklı içerik alırsınız.