LLM Prompting (Bulgarian)

Този текст разглежда сложния и често объркващ свят на "инженеринг на подкани" за големите езикови модели (LLM), като ChatGPT. Проучванията показват, че не съществува универсален метод за подобряване на точността на тези модели, като "поздравяване" или "благодарност" не водят до значителни подобрения. Въпреки това, принуждаването на LLM да се представи като Star Trek персонаж може да подобри математическите способности. Експерти твърдят, че много от често срещаните практики са неефективни или дори опасни, като акцентът трябва да бъде върху ясен и конкретен начин на формулиране на въпроси. За да се постигнат по-добри резултати, е препоръчително да се искат множество отговори, да се предоставят примери и да се използва стила на писане на потребителя. Въпреки че LLM са се подобрили значително, те все още са сложни и непредсказуеми, а постоянните актуализации на моделите правят изследванията бързо остаряващи. Важно е да се разглеждат LLM като инструменти, а не като хора, и да се използват ефективно, като се избягват стратегии, които могат да доведат до нежелани резултати.