Concevoir des invites personnalisées et dynamiques pour de grands modèles de langue

Auteur (s): Shenggang Li

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Une comparaison pratique des techniques de construction de contexte, de modèles et d’orchestration à travers moderne LLM FrameworksPhoto de Nomad gratuit sur unclash

Imaginez que vous êtes dans un café et demandez un café. Simple, non? Mais si vous ne spécifiez pas de détails comme le lait, le sucre ou le type de rôti, vous pourriez ne pas obtenir exactement ce que vous vouliez. De même, lorsque vous interagissez avec Modèles de grande langue (LLMS), comment vous demandez – vos invites – fait une grande différence. C’est pourquoi la création d’invites personnalisées (statiques) et dynamiques est importante. Les invites personnalisées sont comme des recettes fixes; Ils sont cohérents, fiables et simples. Les invites dynamiques, en revanche, s’adaptent en fonction du contexte, un peu comme un barista qualifié ajustant la commande de café en fonction de votre humeur ou de votre temps.

Supposons que vous créez un chatbot de support client alimenté en AI. Si vous n’utilisez que des invites statiques, le bot peut fournir des réponses génériques, laissant les utilisateurs frustrés. Par exemple, demander «comment puis-je vous aider aujourd’hui»? est statique et peut être trop vague. Mais une invite dynamique pourrait incorporer les interactions récentes de l’utilisateur, demandant quelque chose comme: «Je vois que vous vérifiiez notre statut de commande. Aimeriez-vous aider à le suivre plus loin»? Cette approche personnalisée peut améliorer considérablement la satisfaction des utilisateurs.

Je vais plonger dans des comparaisons pratiques de ces méthodes d’incitation, explorant les stratégies de construction de contexte, les cadres de modèles et les outils d’orchestration. Je vais examiner le monde réel… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.

Publié via Vers l’IA