முன்னேறிய உரைவினவு நுட்பங்கள் என்ன?

Question

Accepted Answer

அடிப்படை உரைவினவுக்கு அப்பால், **முன்னேறிய நுட்பங்கள்** — few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, மற்றும் பிற — சிக்கலான பணிகளுக்கு LLM முடிவுகளை கணிசமாக மேம்படுத்துகின்றன. அவற்றைப் புரிந்துகொள்வது LLMகளிலிருந்து அதிகபட்சம் பெற உதவுகிறது.

## முக்கிய முன்னேறிய நுட்பங்கள்

```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
```

## மேலும் நுட்பங்கள்

```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
```

## இது ஏன் முக்கியமாக இருக்கிறது

முன்னேறிய உரைவினவு நுட்பங்களைப் புரிந்துகொள்வது மதிப்பிற்குரிய சீனியர்-நிலை அறிவாகும், ஏனெனில் அவை **சிக்கலான பணிகளுக்கு LLM முடிவுகளை கணிசமாக மேம்படுத்துகின்றன**, எனவே LLMகளை திறம்பட பயன்படுத்துவதற்கு அவை முக்கியமாக இருக்கின்றன (ক্રমமாக மதிப்புள்ள திறமை).

அடிப்படை உரைவினவுக்கு அப்பால், முன்னேறிய நுட்பங்கள் LLMகளிலிருந்து நீங்கள் பெறக்கூடியவற்றை கணிசமாக மேம்படுத்துகின்றன.

**முக்கிய நுட்பங்களைப்** புரிந்துகொள்வது — **few-shot prompting** (மாடல் வடிவத்தை பின்பற்றுவதற்கு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குதல், குறிப்பிட்ட வடிவங்கள் மற்றும் நடத்தைகளுக்கு சிறந்தது), **chain-of-thought** (மாடலை படிப்படியாக காரணம் சொல்ல கேட்டுக்கொள்ளுதல், அதன் வேலையைக் காட்டுவதன் மூலம் சிக்கலான நியாயத்தையும் கணிதத்தையும் கணிசமாக மேம்படுத்துதல்), **structured output** (JSON போன்ற குறிப்பிட்ட வடிவங்களுக்குக் கேட்டுக்கொள்ளுதல் நির்ভরযோग்যமான பার்சிங் மற்றும் অ্যাப் ஒருங்கிணைப்புக்கு), **system prompts** (ஒட்டுமொத்த நடத்தையையும் விதிகளையும் அமைப்பது), மற்றும் பாத்திரங்கள்/ব்যক்তித்வங்கள் — சிறந்த, மேலும் நம்பகமான, மேலும் பயனுள்ள LLM வெளிப்பাடுகளைப் பெறுவதற்கான சக்திশালী கருவிகளை வழங்குகிறது.

Chain-of-thought மற்றும் few-shot குறிப்பாக சிக்கலான மற்றும் குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கான முடிவுகளை குறிப்பாக மேம்படுத்தும் மிகவும் प्रभावी நுட்பங்களாகும்.

**மேலும் நுட்பங்களைப்** புரிந்துகொள்வது — decomposition (சிக்கலான பணிகளை prompt chaining மூலம் சிறிய உரைவினுக்களாக உடைத்தல்), self-consistency (பன்மை பதிலுകளை உருவாக்குதல் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்குப் பெரும்பான்மையை எடுத்தல்), প্রসঙ்கத்தை வழங்குதல் மற்றும் grounding (RAG), கட்டுப்பாடுகள் (செய்வது மற்றும் செய்யாதது குறிப்பிடுதல்), மற்றும் உரைவினுக்களை சுமாரளவில் சோதித்தல் மற்றும் மீண்டும் செய்தல் — அত்যாধুனিক உரைவினவுக்குப் பெட்டகத்தை விரிவுபடுத்துகிறது.

இந்த முன்னேறிய நுட்பங்கள் திறம்பட LLM பயன்பாடு மற்றும் அடிப்படை உரைவினவுக்கைப் பிரிக்கிற வற, சிக்கலான பணிகளின் நம்பகமான கையாளுதல், சிறந்த நியாயம், மற்றும் பயன்பாடுகளாக சுத்த ஒருங்கிணைப்பை செயல்படுத்துகிறது (structured output).

LLMகள் ஏறக்குறைய அত்యாधുनिक பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்பட்டால், முன்னேறிய உரைவினவை தெரிந்துகொள்வது (chain-of-thought, few-shot, structured output, decomposition) டেவலப்பர்கள் மற்றும் சக্தி பயனர்களுக்கு ஒரு ক্রமிக மதிப்புள்ள திறமை ஆகிறது.

முன்னேறிய உரைவினவு நுட்பங்கள் (few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, decomposition) சிக்கலான பணிகளுக்கு LLM முடிவுகளை கணிசமாக மேம்படுத்துகின்றன மற்றும் LLMகளை திறம்பட பயன்படுத்துவதற்கு முக்கியமாக இருக்கின்றன என்பதாலும், இது ஒரு ஏறக்குறைய மதிப்புள்ள திறமை என்பதாலும், முன்னேறிய உரைவினவு நுட்பங்களைப் புரிந்துகொள்வது மதிப்புள்ள, ஏறக்குறைய பொருத்தமான சீனியர்-நிலை AI அறிவு — சிக்கலான பணிகளுக்கு LLM முடிவுகளை கணிசமாக மேம்படுத்துதல் (chain-of-thought நியாயம், few-shot எடுத்துக்காட்டுகள், structured output, மற்றும் decomposition), திறம்பட LLM பயன்பாட்டுக்கு முக்கியமாக இருக்கிறது, மற்றும் LLMகள் அத்யாधुनिक பணிகளாக பயன்படுத்தப்படுகிறபடியால் ஒரு ஏறக்குறைய மதிப்புள்ள திறமை.