Solicitări în mai mulți pași

Prompt Engineering cu OpenAI API

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Solicitări în mai mulți pași

Descompuneți un obiectiv în pași succesivi
Modelul parcurge fiecare pas pentru a genera rezultatul final
Solicitările în mai mulți pași sunt utilizate pentru:
- Sarcini secvențiale
- Sarcini cognitive

Diagramă care arată că o solicitare în mai mulți pași oferă modelului o serie de pași secvențiali de executat.

Solicitările în mai mulți pași ca hărți ale comorii

Imagine reprezentând o hartă a comorii cu indicii pentru găsirea acesteia.

Solicitare într-un singur pas: scrierea unui blog

prompt = "Compose a travel blog"
print(get_response(prompt))

Title: Exploring the Enchanting Landscapes of Iceland

Introduction: Welcome to my travel blog! Today, I am thrilled to share my unforgettable journey through 
the mesmerizing landscapes of Iceland. 

Day 1: Reykjavik - The Charming Capital [...]
Day 2: Golden Circle - Nature's Wonders [...]
Day 3: South Coast - A Journey of Ice and Fire [...]
Day 4: Glacier Lagoon - A Frozen Wonderland [...]
Day 5: Blue Lagoon - A Relaxing Finale [...]

Solicitare în mai mulți pași: scrierea unui articol de blog

prompt = """Compose a travel blog as follows:
Step 1: Introduce the destination.
Step 2: Share personal adventures during the trip.
Step 3: Summarize the journey.
"""
print(get_response(prompt))

Scrierea unui articol de blog de călătorie

Title: Exploring the Enchanting Streets of Barcelona


Step 1: Introduce the destination.
Welcome to Barcelona, a vibrant city nestled along the stunning Mediterranean coast of Spain [...]


Step 2: Share personal adventures during the trip.
Exploring the narrow, winding streets of the Gothic Quarter, I stumbled upon hidden gems at every turn. 
[...]


Step 3: Summarize the journey.
As my journey through Barcelona came to an end, I couldn't help but feel grateful for the incredible 
experiences and memories I had made [...]

Analiza corectitudinii soluției

Verificarea corectitudinii soluției necesită mai mulți pași
Exemplu:
- Cod Python pentru funcții de calcul

Imaginea unui calculator

Analiza corectitudinii soluției

Soluție tipică de verificat

calculator = """
def add(a, b):
    return a + b
def subtract(a, b):
    return a - b
def multiply(a, b):
    return a * b
def divide(a, b):
    return a / b
"""

Solicitare într-un singur pas:

prompt = f"""Determine if the code delimited 
by triple backticks is correct or not.
Answer by yes or no.
```{calculator}```"""

print(get_response(prompt))

Yes

Solicitări în mai mulți pași pentru analiza corectitudinii soluției

Solicitare în mai mulți pași:

prompt = f"""Determine the correctness of the code delimited by triple backticks 
as follows: 
Step 1: Check the code correctness in each function. 
Step 2: Verify if the divide function handles the case when dividing by 0. 
Code: ```{calculator}```"""

print(get_response(prompt))

The code appears to be correct. It defines four functions: add, subtract, multiply, and 
divide. Each function performs the corresponding mathematical operation and returns the
result. However, it does not handle the case when dividing by 0, which can result in a 
ZeroDivisionError.

Solicitare în mai mulți pași vs. few-shot

Pași

Indicați explicit modelului ce să facă

Diagramă care arată cum o solicitare în mai mulți pași descompune instrucțiunea într-o serie de pași pe care modelul îi parcurge unul câte unul.

Solicitare în mai mulți pași vs. few-shot

Pași

Indicați explicit modelului ce să facă

Diagramă care arată cum o solicitare în mai mulți pași descompune instrucțiunea într-o serie de pași pe care modelul îi parcurge unul câte unul.

Exemple (shots)

Întrebări și răspunsuri din care modelul învață

Imagine care arată cum funcționează o solicitare few-shot: modelul primește ca intrare un set de exemple de întrebări și răspunsuri, împreună cu întrebarea la care trebuie să răspundă.

Să exersăm!

Prompt Engineering cu OpenAI API