Улучшение промптов для LLM через персоны

Добавление контекста персоны в промпты для языковых моделей значительно улучшает их производительность. Исследователи показали, что после подстройки промптов с учётом персон, маленькие LLM достигают уровня GPT-4-turbo в математических задачах. Это техника prompt engineering, которая делает модели более эффективными без дополнительного обучения.

Связи

• 20240511_0653 Итеративная оптимизация AI моделей через downgrading — Оба показывают методы повышения эффективности моделей без переобучения
• 20250822_2305 Практическая эффективность AI моделей в реальных задачах — Оба демонстрируют, что простые улучшения могут превзойти сложные модели
• 20250614_1945 LLM для ускорения продуктовых исследований — Оба используют контекст персон для улучшения работы LLM
• 20230419_1536 Репозитории промптов как коллективное знание сообщества — Оба о техниках prompt engineering как способе оптимизации LLM
• 20241123_1178 Конфликт детерминистского мышления и вероятностных LLM — Персоны как способ управлять вероятностным поведением моделей через контекст

---

Источник: Telegram, 2024-07-08