مروری بر روش‌های مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی بزرگ

مهندسی پرامپت، فرآیند ساختاربندی متن ورودی برای مدل‌های زبانی بزرگ است. این فرایند جهت بهینه‌ سازی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ بسیار ضروری محسوب می‌شود؛ اما در عین حال فرایندی پرچالش است. هدف از انجام این پژوهش، بررسی مبانی مهندسی پرامپت و روش‌های پایه‌ای و پیشرفته نوشتن پرامپت بوده و همچین به بررسی روش‌های ارزیابی و کاربردهای مهندسی پرامپت در پردازش زیان‌های طبیعی می‌پردازد. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه شناخت مهندسی پرامپت می‌تواند در بهبود نتایج حاصل از ابزارهای هوشمند تولید محتوا و کاهش پدیده توهم ماشینی، موثر باشد و همچنین بینش‌های ارزشمندی را برای محققان برای کاوش در این زمینه ارائه می‌دهد. پژوهش در مهندسی پرامپت، بررسی مبانی و تکنیکها و شناخت کاربردهای آن میتواند به مدیریت اطلاعات و دانش از نظر بهبود دقت و کیفیت اطلاعات، کاهش خطاهای ناشی از توهم ماشینی، تحلیل دادهها، افزایش کارایی تولید محتوا، تسهیل دسترسی به دانش، پشتیبانی از تصمیمگیری، تحلیل دادهها و در کل بهبود کیفیت اطلاعات کمک کرده و در نتیجه، فرآیندهای تصمیمگیری را تسهیل نماید.

a review of prompt engineering methods in large language models

prompt engineering is the process of structuring input text for large language models. this process is considered very necessary to optimize the performance of large language models; but at the same time, it is a challenging process. the purpose of this research is to investigate the basics of prompt engineering and the basics and advanced methods of writing prompts, and it also investigates the evaluation methods and applications of prompt engineering in processing natural losses. this research shows how understanding prompt engineering can be effective in improving the results of intelligent content creation tools and reducing the machine hallucination phenomenon, and also provides valuable insights for researchers to explore in this field. research in prompt engineering, investigating the basics and techniques and understanding its applications can help manage information and knowledge in terms of improving the accuracy and quality of information, reducing errors caused by machine hallucination, data analysis, increasing the efficiency of content production, facilitating access. it helps data analysis, and generally improves the quality of information and, as a result, facilitates decision making processes.