Különböző promptolási technikák hatásai a nagy nyelvi modellek teljesítményére

Abstract

A nagyméretű nyelvi modellekhez kapcsolódó prompt engineering alapelveit és gyakorlatát vizsgálja. Röviden bemutatja az LLM‑ek működését és a válaszminőséget befolyásoló tényezőket, mint a kontextusablak, mintavételi beállítások és eszközhasználat. Rendszerezi a főbb módszereket: szerepalapú instrukciók, lépésről‑lépésre érvelés, többszörös mintavétel és kontextus‑tervezés. Példákon keresztül értékeli, hogyan javíthatók pontosság, teljesség és reprodukálhatóság különböző feladatokban. Külön figyelmet kap a hallucinációk mérséklése és a forrás‑validálás. Az elemzés rámutat, hogy a strukturált profilok és szabályok (temperature, token limit, agent‑policy) stabilabb kimenetet eredményeznek. Következtetésként a tudatos, mérhető és iteratív prompt‑ és kontextus‑tervezés biztonságosabb, következetesebb, költséghatékonyabb LLM‑használatot tesz lehetővé.