Instruktionsfølgning og begrænsninger
Lær at skrive klare og entydige instruktioner samt anvende begrænsninger, så LLM'en overholder bestemte regler og formater.
Instruktionsfølgning og begrænsninger er en gratis Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 2 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Få styr på LLM-instruktioner
Velkommen til en vigtig lektion i prompt engineering! I dag lærer du at skrive meget tydelige instruktioner til store sprogmodeller (LLM'er).
- Klare instruktioner hjælper LLM'en med at give præcise og nyttige svar.
- Dårlige instruktioner fører til irrelevant eller ubrugeligt output.
- Det svarer til at give anvisninger: Jo tydeligere de er, desto bedre bliver resultatet!
Styrken ved klare direktiver
Hvorfor er klare instruktioner så vigtige? LLM'er er effektive, men de kan ikke læse tanker. De er afhængige af din prompt for at forstå opgaven.
Uklart sprog eller vage anmodninger kan føre til:
- Forkerte svar: LLM'en gætter på din hensigt.
- Irrelevant indhold: Den kan generere noget, du ikke bad om.
- Uensartet formatering: Output varierer, hvilket gør automatisering vanskelig.
Vores mål er at fjerne behovet for gætteri for LLM'en.
Specificitet: Din prompts bedste ven
Når du skriver instruktioner, skal du forsøge at være så specifik som muligt. I stedet for at sige 'skriv om hunde' kan du overveje 'Skriv et resumé på 3 sætninger om racen Labrador Retriever med fokus på dens temperament'.
Vigtige elementer i specifikke instruktioner:
- Hvad skal der gøres: Den primære handling (f.eks. 'Opsummér', 'Generér', 'Forklar').
- Hvad handler det om: Emnet.
- Hvordan skal det gøres: En specifik metode eller fremgangsmåde.
Fra vag til handlingsanvisende
Lad os se på et eksempel. En vag instruktion kan forvirre LLM'en, men en specifik instruktion efterlader ingen tvivl.
Vag:
Write about apples.Forbedret handlingsanvisende prompt
Denne forbedrede prompt angiver tydeligt opgaven, emnet og det ønskede resultat.
Specifik:
Write a short paragraph about the nutritional benefits of apples, suitable for a health blog. Focus on vitamins and fiber content.Afgrænsning med begrænsninger
Ud over tydelige instruktioner er begrænsninger regler, der begrænser LLM'ens output. De sikrer, at svaret passer til en bestemt struktur, et bestemt format eller et bestemt indholdskrav.
Tænk på begrænsninger som autoværn, der holder LLM'ens kreativitet inden for nyttige rammer. Det er afgørende, når LLM-output skal integreres i applikationer.
Formning af output: formatbegrænsninger
En almindelig type begrænsning er at angive outputformatet. Det er vigtigt, når du har brug for strukturerede data fra LLM'en.
Eksempler på formatbegrænsninger:
- JSON-objekt
- Punktliste
- Nummereret liste
- Markdown-tabel
- Af||||almindeligt tekstafsnit
Fortæl altid LLM'en præcis, hvordan du vil have oplysningerne præsenteret.
Eksempel: JSON-formatbegrænsning
Sådan kan du bede om oplysninger om en frugt i JSON-format. Bemærk den tydelige instruktion om formatet.
Extract the name, color, and taste of 'banana'.
Return the information as a JSON object with keys: 'fruit_name', 'fruit_color', 'fruit_taste'.Styring af indhold og tone
Begrænsninger kan også angive svarets indhold eller tone:
- Indhold: 'Nævn ikke historiske fakta.' eller 'Medtag kun fordele, ingen ulemper.'
- Tone: 'Skriv i en venlig og opmuntrende tone.' eller 'Brug en formel, akademisk tone.'
Disse begrænsninger hjælper med at tilpasse LLM'ens output til din specifikke målgruppe og dit formål.
Test din forståelse
Overvej følgende prompt. Hvilken af mulighederne nedenfor beskriver bedst en anvendt specifik instruktion eller begrænsning?
Opsummering af lektionen
Godt klaret! I denne lektion har du lært, hvor effektive tydelige instruktioner er, og hvordan du anvender gode begrænsninger, når du skriver prompts til LLM'er.
- Instruktioner: Vær specifik og entydig, og fortæl LLM'en præcis, hvad den skal gøre.
- Begrænsninger: Brug dem til at styre outputformat (JSON, lister), indhold (kun positive kommentarer) og længde (antal sætninger eller ord).
Når du mestrer disse teknikker, forbedrer du i høj grad kvaliteten og ensartetheden af dine interaktioner med LLM'er. Bliv ved med at øve dig!
Lær Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Instruktionsfølgning og begrænsninger” gratis?
Ja — hele teksten til “Instruktionsfølgning og begrænsninger” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Instruktionsfølgning og begrænsninger”?
Lær at skrive klare og entydige instruktioner samt anvende begrænsninger, så LLM'en overholder bestemte regler og formater. Du øver dig i Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere?
Der kræves ingen tidligere erfaring. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 2 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Instruktionsfølgning og begrænsninger”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektion?
Ja. Alle Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Rollespil og persona-prompts
- Instruktionsfølgning og begrænsninger
- Iterativ forbedring af prompts
- Afgrænsere og strukturerede prompts