Cad iad na teicnící ardleibhéil prompting?

Question

Accepted Answer

Taobh thiar de bharúil bhunúsach, laghdaíonn na **teicnící ardleibhéil** — beagán-shot, slabhra-smaointe, aschur struchtúrtha, prompts chóras, agus eile — go mór i bhfad torthaí LLM do thascanna casta. Tugann tuiscint orthu cabhrú duit an iomlán is fearr a fháil ó LLMs.

## Príomhtheicnící ardleibhéil

```text
✓ FEW-SHOT → provide EXAMPLES of input/output in the prompt → the model follows the pattern
  (great for specific formats/behaviors); ZERO-SHOT = no examples (just instructions)
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → ask the model to REASON step by step ('think step by step') →
  improves complex reasoning/math (shows its work → more accurate)
✓ STRUCTURED OUTPUT → ask for a specific format (JSON, etc.) → reliable parsing for app
  integration (often with schemas/tools)
✓ SYSTEM PROMPTS → set overall behavior/role/rules (the model's persistent instructions)
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' → frames responses
```

## Teicnící eile

```text
✓ DECOMPOSITION → break complex tasks into smaller prompts/steps (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → generate multiple answers, take the majority (for reliability)
✓ Provide CONTEXT/data in the prompt (grounding); reference material (RAG)
✓ CONSTRAINTS → specify what to do AND NOT do; format/length/tone requirements
✓ ITERATE and refine; test prompts systematically
```

## Cén fáth a bhíonn tábhacht ann

Tá an-fhiosaitheoireacht ar an taobh shinsearach ann tuiscint a bheith agat ar theicnící ardleibhéil prompting toisc go **bhforbrónn siad torthaí LLM go mór** do thascanna casta, agus mar sin tá siad tábhachtach maidir le LLMs a úsáid go héifeachtach (scil atá níos luachmhaire agus níos luachmhaire).

Taobh thiar de bharúil bhunúsach, fhéadann teicnící ardleibhéil a dhéanamh níos fearr i bhfad an méid is féidir leat a fháil ó LLMs.

Baineann tuiscint ar na **príomhtheicnící** — **prompting beagán-shot** (samplaí a sholáthar ionas go leanann an tsamhail an patrún, iontach do fhormáidí agus oibríochtaí sonracha), **slabhra-smaointe** (ag iarraidh ar an tsamhail a dhéanamh réasúnaíochta céim ar chéim, ag feabhrú go mór ar réasúnaíochta casta agus mata trína dhéanamh obair a thaispeáint), **aschur struchtúrtha** (ag iarraidh ar fhormáidí sonracha ar nós JSON do phársáil agus comhpháirt-chomhpháirt an ríomhaire a bhaint), **prompts chóras** (iompar agus rialacha iomlána a shocrú), agus róil/phearsan — a bhunú ar ghréithe cumhachtacha chun torthaí níos fearr, níos iontaofa, agus níos úsáideach LLM a fháil.

Tá slabhra-smaointe agus beagán-shot go háirithe ina dteicnící an-éifeachtach a bhíonn imneach ar bhraistint ar thorthaí do thascanna casta agus sonracha.

Leathnú ar an **teicnící eile** — dianscaoileadh (tascanna casta a bhreacadh ina phrompt níos lú trí prompting slabhra), féin-chomhsheasmhacht (il-fhreagra a ghiniúint agus an mhórchuid a thógáil i gcomhpháirt), comhthéacs agus talamh a sholáthar (RAG), teorainneacha (a shonrú cad é a dhéanamh agus ní dhéantar), agus atriall agus prompts a thástáil go córasach — a leanairt an toolkit do prompting sofaisticiúil.

I do chás gur iad na teicnící ardleibhéil seo atá scartha ar úsáid LLM éifeachtach ó bharúil bunúsach, a dhéanamh araon ar láimhseáil iontaofa ar thascanna casta, béarla níos fearr, agus geal-chomhpháirt an ríomhaire (aschur struchtúrtha).

I ndiaidh mar a úsáidtear LLMs i dtascanna níos sofaisticiúil, is scil níos luachmhaire d'fhorbróirí agus úsáideoirí cumhachta a bhheith ina chaoraigheann prompting ardleibhéil (slabhra-smaointe, beagán-shot, aschur struchtúrtha, dianscaoileadh).

I ndiaidh mar a bhíonn teicnící ardleibhéil prompting (beagán-shot, slabhra-smaointe, aschur struchtúrtha, prompts chóras, dianscaoileadh) ag feabhrú torthaí LLM go mór do thascanna casta agus tá siad tábhachtach maidir le LLMs a úsáid go héifeachtach, agus i ndiaidh mar a bhíonn sé seo ina scil níos luachmhaire agus níos ábhartha, is fiosaitheoireacht shinsearach luachmhaire an AI a bhíonn ann tuiscint a bheith agat ar theicnící ardleibhéil prompting — torthaí LLM ag feabhrú go mór do thascanna casta (trí réasúnaíochta slabhra-smaointe, samplaí beagán-shot, aschur struchtúrtha, agus dianscaoileadh), tábhachtach maidir le húsáid éifeachtach LLM, agus scil níos luachmhaire agus níos ábhartha i ndiaidh do LLMs a bheith i bhfeidhm ar thascanna sofaisticiúil.