
 
 Yon konpetans kominikasyon ignoré ki deside si AI a pèfòmans nan mas. Yon konpetans kominikasyon ignoré ki deside si AI a pèfòmans nan mas. Konpayi rapid se tou de kreyatif ak presizyon. Konpayi bon vini soti nan entansyon klè, tès estrikti, ak kontinyèl raffinement nan yon pwosesis enjenyè ak tès òganize. Premye travay ak modèl lang gwo depann sou tès ak erè. Jodi a, prompting te devlope nan yon konpetans pwofesyonèl. Pwoteje kounye a mande pou menm konsyans estriktirèl ou ta itilize pou konsepsyon nenpòt sistèm. Ou bezwen konprann ki jan modèl entèprete lang ak ki jan yo eksprime entansyon an nan yon fason yo ka swiv. Strong enjenyè enstriktè tanpri panse nan etap, medye rezilta, track chanjman, A / B tès, ak amelyore nan tan an. Pi presizyon enstriksyon an, pi konsistan rezilta a. Mwen te pase plis pase 15 ane bati sistèm AI ak machin aprantisaj pou startups ak antrepriz mondyal. travay mwen te kòmanse nan Microsoft, kote mwen te konsantre sou sistèm rekòmandasyon gwo-scale ak algorithms rechèch pou sèvi ak dè santèn de milyon de kliyan nan mas la Nan blog sa a, mwen pral pataje metòd pratik mwen sèvi ak pou konsepsyon, tès, ak raffination pwopòsyon ki konsistan bay presizyon ak pwodiksyon itil. Core Techniques for Better Results Teknoloji prensipal pou pi bon rezilta Fondamantal yo nan efikas pwomosyon aplike nan tout endistri yo. Teknoloji sa yo bay kontwòl, presizyon, ak repeteabilite. Definye rol la nan modèl la klèman, tankou estrateji, rechèchè, oswa analizè, ak karakteristik klè. Konteks fòme konsantrasyon ak amelyore presizyon. Role Assignment Fix limit pou ton, fòma, ak longè. Limite klè diminye ambiguïté ak gid repons. Constraints Divize travay nan etap definye oswa seksyon. Sa a amelyore logik la nan modèl la ak ede li ranplase enstriksyon konplèks. Delimiters and Structure . Gen ladan echantiyon pwodiksyon ki demontre ki jan bon pèfòmans sanble. Egzanp yo anseye ton ak presizyon pi vit pase eksplike nan ekri. Few-Shot Examples Yo tou montre fòma a nan ki ou ta renmen pwodiksyon an kenbe, ki se trè enpòtan kòm LLMs ka jwe "jazz" pi souvan pase pa epi livrezon repons nan fòma ou pa pral espere. Chak nan metòd sa yo sipòte konsistans ak efikasite. Anplis de sa, yo kreye yon fondasyon pou rezilta AI serye, repete. Advanced Strategies for Complex Work Avanse estrateji pou travay konplèks Yon fwa fondamantal yo nan plas, avanse teknik pwopriyete ede rezon modèl la ak fè pi efikasman. Ankouraje modèl la yo desine pwosesis rezonasyon li etap pa etap. Sa a apwòch amelyore presizyon ak transparans ak bay yon objektif sou ki jan repons la te mete ansanm, yon nesesite kle pou audibilite ak mantalman long-term. Chain of Thought Prompting Demann modèl la yo eksplore plizyè chemen rezonasyon anvan chwazi pi bon an. Sa a ranfòse analiz ak kreyativite nan menm tan an, yon metòd souvan omwen pou asire ke repons yo kouvri baz yo ak itere nan plizyè perspektif anvan LLM a aterisman sou sa li kwè yo pi bon. Tree of Thought Prompting Link pèmèt ansanm pou ke chak pwodiksyon vin entwodiksyon pou etap pwochen. Struktura sa a se itil pou travay plizyè etap ak pwosesis ki mande pou adhesion estrikti ak kontwòl konformite nan chak etap anvan yo deplase nan etap pwochen Prompt Chaining Incorporate done faktè oswa detay konteks pou fondasyon rezonans modèl la. Sa a diminye erè ak ranfòse kredibilite. Data-Driven Prompting Kòm pèfòmans estoke, ou ka sèvi ak zouti tankou NotebookLM, ki itilize dènye Google Gemini modèl yo revize tout prompts ansanm ak rafine prompt nan tèt li. Meta Prompting NotebookLM ak lòt zouti pwojè ki baze sou LLM ki pèmèt plizyè dosye yo pote ak revize ka souvan identifye estrikti oswa pwogramasyon amelyorasyon. Metòd sa yo deplase pwomèt la plis pase interaksyon nan nivo sifas. Yo ede kreye ankadreman rezonans ki anplwaye nan pwoblèm konplèks. Nan konbinezon ak yon regilye, iteratif pwosesis revizyon, potansyèlman menm lè l sèvi avèk GitHub pou chanjman tracking, sa yo estrateji vire "black box" la nan mande soti nan majik nan yon bagay plis òganize ak previzib, ak pi bon, plis presizyon pwodiksyon soti nan LLMs. Avoiding Common Pitfalls Evite kouch komen Enjenyè rapid travay pi byen lè li konsantre sou clarity ak supervizyon. LLMs simile rezonans pa modèl-matching nan done yo. Yo mande revizyon ak konteks yo asire aksan. Pwoteksyon fò sanble brips pwofesyonèl kout. Yo kominikasyon entansyon klè ak efikas. Pwoteje rekonpans disiplin. Kòm plis dirèkteman enstriksyon an, plis konsistan pwodiksyon an. Li te di, egzanp yo oswa modèl yo nan pwopriyete a pa bezwen dwe konplèks, kòm fenèt kontexte yo trè gwo. Pa ezite bay yon dezyèm oswa dezyèm paj egzanp pwodiksyon nan yon pwodwi travay kanonik yo ede gid LLM a kòm yon North Star ak detay kle. Principles That Endure Prensip ki reziste Fondamantal yo nan enjenyè rapid rete konstante, menm lè teknoloji AI evolye. Pou reyalize konsistan ak scalable rezilta AI, konsantre sou twa prensip kle: clarity, estrikti, ak konsistans. Klarifikasyon se esansyèl pou kreye rezilta egzat ak aksyonab. Lè pwopòsyon yo se vye granmoun oswa ambigu, repons yo nan AI a pral refleksyon sa a, potansyèlman mennen nan efò pèdi. Yon pwopòsyon presizyon ak egzanp kle, pa gen okenn tan, se enpòtan pou asire ke AI a livre sa ki nesesè. Remake, LLMs jwenn clarity atravè konteks, ak bay plis nan li, nan rezon, ka ede sipòte yon aplikasyon plis konsistan, pratik, ak presizyon. Estrikti se menm jan an enpòtan. Yon pwopòsyon byen òganize amelyore kapasite a nan AI a pou livrezon fiable, pwodiksyon ki enpòtan. Si ou implemantasyon AI nan sèvis kliyan oswa travay operasyonèl, pwopòsyon estrikti diminye risk pou erè ak amelyore efikasite. Konsistans enpòtan lè skalasyon solisyon AI. kenbe pwopòsyon klè ak estrikti atravè tab la pèmèt AI a adapte ak pèfòmans konsistan, menm jan bezwen biznis evolye. Li enpòtan yo asire ke AI a rete efikas kòm li skalasyon. Trete enjenyè rapid kòm yon pwosesis kontinyèl. Rafinasyon regilye asire ke sistèm AI rete aline ak objektif biznis yo ak kontinye evolye ak avanse teknoloji. Asire w ke ekip ou gen yon pwosesis ak sistèm nan plas yo regilyèman tès QA ak itere, plis enspirasyon revizyon ak yon anrejistreman chanjman detaye. San yo pa li, ou ka fasilman regrè oswa reintroduce dènye LLM foules nan pwodiksyon an. Final Perspective Final Perspectives Prompting se santral la nan ki jan moun kolabore ak AI. Prompts byen fèt gid AI pou reyalize objektif biznis efikasman, fè AI yon zouti valab anvan jis yon solisyon rapid. Efikas itilize AI kòmanse ak yon konpreyansyon klè nan rezilta yo te vle. Defini objektif kle ak nuans, epi pataje perspektif kle ou sou travay la anvan yo asire ke AI a aliye ak bezwen biznis yo. Remake, LLM yo se modèl-matching motè atravè yon rezo gwo nan konesans imen an. Pense nan li kòm gid yon elèv premye nan direksyon pou yon zòn apwopriye nan bibliyotèk la pou yo ka gade nan plas la dwat. Perspectives ou ak opinyon pwofesyonèl fondasyon sa a ak asire LLM a konstan rechèch nan espas la dwat. Teste AI a regilyèman se esansyèl. Pa evalye pèfòmans li yo, ou ka identifye zòn pou amelyorasyon ak fè ajisteman yo amelyore rezilta yo. Pwosesis sa a asire ke AI a rete serye ak efikas nan tan. Implemantasyon AI, ki soti nan ki pi sofistike a senpleman enpòtan, dwe kontinyèlman refined. Kòm priorite biznis chanje, menm jan an ta dwe enpòtan yo. Yon refinement kontinyèl garanti ke AI kontinye satisfè bezwen evolye ak livrezon yon valè reyèl, kontinyèl. San yo pa li, pwodiksyon ou pral drift, manke espeksyon, e menm ankouraje ekip ou.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Odyo sa a pwodui nan lang orijinal istwa a!

Yon gid pratik pou rapid enjenyè pou LLMs jodi a

About Author

KÒMANtè

KANDYE TAGS

ATIK SA A TE PREZANTE NAN

Related Stories

Code Smell 260 - Crowdstrike NULL

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Konstantin Malkov - Product Manager

STOP: In the name of the brand police!

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Code Smell 260 - Crowdstrike NULL

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Konstantin Malkov - Product Manager

STOP: In the name of the brand police!

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps