Prompting


           Prompting-ul se referă la furnizarea de instrucțiuni sau inputuri specifice unui model de limbaj sau unui sistem AI pentru a obține răspunsuri sau rezultate dorite. Eficacitatea prompting-ului poate influența semnificativ calitatea și relevanța conținutului generat.

           Iată câteva puncte cheie despre prompting:


Claritate și specificitate: Promptele clare și specifice duc la răspunsuri mai precise și utile. Promptele vagi sau ambigue pot rezulta în rezultate irelevante sau neclare.


Context: Furnizarea de context în cadrul promptului poate ajuta modelul să genereze răspunsuri mai informate și coerente. Acest lucru include stabilirea scenei, oferirea de informații de fundal sau conturarea formatelor dorite.


Exemple și formatare: Includerea de exemple ale rezultatului dorit sau specificarea unui format particular poate ghida modelul să producă răspunsuri care să se potrivească așteptărilor.


Rafinare iterativă: Adesea, primul prompt nu poate produce cele mai bune rezultate. Rafinarea iterativă a promptului pe baza răspunsurilor primite poate îmbunătăți rezultatele.


Prompt deschise vs inchise: Promptele deschise permit o gamă largă de răspunsuri și creativitate, în timp ce promptele închise restricționează posibilele rezultate, fiind utile pentru obținerea de informații specifice.

          Iată un exemplu care ilustrează diferite tipuri de prompturi:

Prompt deschis:„Vorbește-mi despre importanța prompting-ului în AI.”

Prompt inchis:„Listează trei motive pentru care promptele clare sunt importante în aplicațiile AI.”

Prompt contextual:„În contextul procesării limbajului natural, explică de ce promptele clare și specifice duc la rezultate mai bune.”

Prompt bazat pe exemple:„Furnizează un exemplu de prompt bun și unul de prompt prost atunci când ceri un rezumat al unui articol de știri.”

Folosind aceste principii, poți obține cele mai bune rezultate din interacțiunile cu sistemele AI.

             Desigur, iată alte exemple de prompting în diverse contexte:


Prompt deschis:„Descrie impactul schimbărilor climatice asupra ecosistemelor marine.”

Prompt inchis:„Enumera cinci efecte negative ale poluării aerului asupra sănătății umane.”

Prompt contextual:„În contextul educației online, explică beneficiile și provocările utilizării tehnologiilor digitale în procesul de învățare.”

Prompt bazat pe exemple:„Furnizează un exemplu de feedback constructiv și un exemplu de feedback neconstructiv pentru un proiect de grup.”

          Aceste exemple demonstrează cum diferitele tipuri de prompturi pot ghida răspunsurile AI pentru a corespunde mai bine așteptărilor și cerințelor tale.

         Da mi prompt pt cerinta invatare programare:

         Desigur, iată câteva exemple de prompturi pentru cerințe de învățare a programării:


Prompt deschis:„Explică importanța învățării programării pentru carierele din domeniul tehnologiei.”

Prompt inchis:„Enumera trei limbaje de programare esențiale pentru un începător și motivele pentru care ar trebui să înceapă cu acestea.”

Prompt contextual:„În contextul dezvoltării web, descrie avantajele utilizării JavaScript în comparație cu alte limbaje de programare.”

Prompt bazat pe exemple:„Oferă un exemplu de proiect simplu pe care un începător îl poate realiza pentru a învăța bazele Python și explică pașii principali necesari.”

           Aceste prompturi pot ajuta la ghidarea procesului de învățare a programării, oferind răspunsuri detaliate și relevante pentru nevoile specifice ale utilizatorului.