ਮੁਢਲੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਉन्नत ਤਕਨੀਕਾਂ — few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, ਅਤੇ ਹੋਰ — LLM ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ LLMs ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਉन्नत ਤਕਨੀਕਾਂ
✓ 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
