İsteğinizden önce, modelin bilmediği bir iki cümlelik bağlam ekleyin. MasterPrompting.net, kendinize şu teşhis sorusunu sormanızı öneriyor: "Bunu söylemeseydim, model en çok neyi yanlış yapardı?" İşte dahil etmeniz gereken bilgi tam olarak budur .
Aynı kaynağa göre, kim olduğunuzu (veya çıktının kimin için olduğunu) ve neyi başarmaya çalıştığınızı belirtmek, sonuçlarınızın %80'ini iyileştirecektir .
AI üretmeye başlamadan önce sınırlar koymak, kaynağında sıradan çıktıyı filtreler. Örneğin: "Güncel kelimeler kullanma, cümleye 'Bugünün hızlı dünyasında' diye başlama, 3'ten fazla madde sıralama." Bu teknik, sıradan ChatGPT çıktısından kaçınmaya odaklanan kaynaklar tarafından önerilir . Prensip, model klişelere kaymadan önce çıktı alanını daraltmaktır.
## Arka Plan## Talimatlar## Kısıtlamalar## Çıktı Formatı hem de Anthropic
bu yaklaşımı önerir. Anthropic, bölümleri ayırmak için
<arka_plan_bilgisi> gibi XML etiketleri veya Markdown başlıkları kullanmayı tavsiye eder .
Komutunuzda tek bir iyi örnek (veya kaçınılması gereken kötü bir örnek) vermek, çıktı alanını önemli ölçüde daraltır ve sıradan cevapları azaltır. Buna "few-shot" (az örnekli) komut verme denir — modele sadece tarif etmek yerine ne aradığınızı göstermek .
Tek bir cevap istemek yerine, bir spektrumda sıralanmış seçenekler isteyin. Örnek: "Bana güneşle ilgili bir şaka anlat" yerine, "Bana güneşle ilgili 5 şaka söyle, en bilinenden daha önce hiç duymadığım 5. şakaya kadar sırala." Bu, modeli en olası (ve dolayısıyla en sıradan) yanıtının ötesine geçmeye zorlar .
Komutunuza şöyle başlayın: "Durumu anlayana kadar benimle röportaj yap, sonra tavsiyeni ver." Model, cevabını üretmeden önce size hedefli sorular soracak ve sizden daha iyi bir bağlam çekecektir. Bu teknik, AI'yı önce gereksinimleri toplaması gereken akıllı bir yeni çalışan olarak gören deneyimli kullanıcılardan gelir .
İlk cevabı kabul etmeyin. AI'nın ilk yanıtı genellikle bir ortalamadır — onu bir ilk taslak olarak kabul edin. "Bunu daha spesifik hale getir," "Teknik olmayan bir kitle için bir versiyon hazırla," veya "Şimdi kendi varsayımlarına meydan oku" gibi takip komutlarıyla devam edin. Her adım özgüllüğü artırır ve AI'yı daha fazla ayrıntı için zorlanabilen akıllı bir çalışan gibi görmek, ileri düzey komut kullanıcılarının ayırt edici özelliğidir .
Büyük dil modelleri nötr ve dengeli bir ton kullanmaya eğilimlidir. Daha az sıradan bir cevap istiyorsanız, AI'dan açıkça bir pozisyon almasını isteyin. Deneyimli kullanıcılar, AI'nın doğal yaltaklanma eğilimini (sizi memnun etme isteği) belirli bir bakış açısı isteyerek yönlendirebileceğinizi belirtir .
En önemli komutlarınız için bu teknikleri yapılandırılmış bir çerçevede birleştirin. Deneyimli kullanıcı topluluğundan pratik bir model dört bölüm içerir :
Bu çerçeve, uygulayıcıların tutarlı ve sıradan olmayan sonuçlar almak için kullandığı RICKY (Rol, Niyet, Koşul, Bağlam, Örnekler) çerçevesi ve diğer yapılandırılmış yaklaşımları yansıtır .
Anahtar içgörü şudur: Bağlam, daha uzun komutlar yazmakla ilgili değil, daha hedefli komutlar yazmakla ilgilidir. İsteğinizi yazmadan önce, AI'nın kim olması gerektiğini, nelerden kaçınması gerektiğini ve hangi spesifik bilgiye ihtiyacı olduğunu tanımlamak için 10 saniye ayırın. Bu tek başına, sonuçlarınızı sıradan olmaktan çıkarıp gerçekten kullanışlı hale getirecektir.