Элементы промта
Промт может содержать следующие элементы:
- Инструкция — конкретная задача, требуемый стиль письма и другие предписания для модели.
- Контекст — внешняя информация или дополнительные уточнения, которые помогут получить лучший результат.
- Входные данные — данные для предсказаний или вопрос, на который мы хотим получить ответ.
- Индикатор вывода — тип или формат ожидаемых выходных данных.
Рассмотрим простой пример классификации текста, чтобы лучше понять элементы промта:
Промт
Классифицируй текст как нейтральный, негативный или позитивный.
Текст: Я думаю, что еда была нормальной.
Настроение:
Ответ
Нейтральное
В приведенном примере промта инструкция соответствует задаче классификации: «Классифицируй текст как нейтральный, негативный или позитивный». Входные данные представлены фразой «Я думаю, что еда была нормальной», а индикатор вывода — «Настроение:».
В этом примере не используется контекст, но его также можно добавить в промт. Например, контекст для этого промта классификации текста может включать примеры похожих вопросов и ответов, чтобы помочь модели лучше понять задачу и ожидаемые результаты. Также вы можете задать формат выходных данных, например, попросить модель вернуть текст в формате JSON или заключить в кавычки. Также вы можете указать целевую аудиторию или уровень знаний будущего читателя, чтобы модель учитывала это при генерации.
Не обязательно использовать все четыре элемента в каждом промте. Формат промта зависит от конкретной задачи.