AI KUTATÁS
Új tanulmány deríti ki, mikor számít a prompt engineering, és mikor nem
Egy új tanulmány, amely a ProSA nevű keretrendszert használta, széles körű modelleket (7B-től 72B paraméterig) tesztelt annak meghatározására, hogy a promptok átfogalmazása ténylegesen javítja-e a teljesítményt. A kutatók megállapították, hogy a mindennapi tudásalapú kérdéseknél, különösen nagyobb modellek esetén, a prompt sablonok túlzott használata nagyrészt felesleges. Ahogy a modellek növekednek, jobban megértik a szándékot a megfogalmazástól függetlenül. Azonban a tanulmány azonosított specifikus technikai területeket, ahol a pontos promptolás továbbra is kritikus a konzisztens és pontos eredmények eléréséhez. A kutatás azt sugallja, hogy a speciális feladatokra összpontosítsuk az erőfeszítéseket, ahelyett, hogy "varázsigéket" memorizálnánk a standard lekérdezésekhez.
- Tudásalapú kérdések esetén a magasabb szakértelem-bizalom konzisztens válaszokkal párosul a promptok között.
- A nagyobb AI modellek egyre jobban megértik a szándékot a megfogalmazástól függetlenül.
- Egyetlen példa kimenet (few-shot) hozzáadása jelentősen javítja a konzisztenciát a benchmark teszteken.
- Az AI modellek a legkonzisztensebbek üzleti megoldások, szakértői technikai útmutatás és IT problémamegoldás terén, a megfogalmazástól függetlenül.
- A promptok leginkább technikai kódolás, adatvizualizáció, programozás, szkriptelés és algoritmikus problémamegoldás esetén számítanak.
- Pro tipp: Mérd fel az AI magabiztosságát; az alacsonyabb magabiztossági szintek pontosabb újrafogalmazásra utalnak.
Miért fontos?
Ez a kutatás lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy energiát takarítsanak meg azáltal, hogy egyszerű nyelvet használnak az általános feladatokhoz, miközben kiemeli azokat a specifikus technikai területeket, ahol a részletes prompt engineering továbbra is versenyelőnyt biztosít. ---