Comment utiliser les prompts pour améliorer la diversité des réponses dans les modèles de traitement de langage naturel?
Les prompts, ou boîtes à outils, sont une technique très utile pour améliorer les capacités de traitement de langage naturel (NLP) des modèles informatiques. Cet outil consiste à fournir des suggestions ou des modèles à un modèle de NLP afin de le mettre au défi de produire des réponses pertinentes et diversifiées à une question.
Les prompts sont une sorte d’indicateur pour aiguiller un modèle dans la direction appropriée. Par exemple, un modèle peut être encouragé à saisir des informations supplémentaires à partir de sources externes pour produire une réponse plus diversifiée et créative. Les inputs peuvent également aider le modèle à éliminer des « chevauchements », éviter des « boucles » et s’adapter à des contextes différents.
Il existe différentes façons d’utiliser des prompts pour améliorer la diversité des réponses de modèles de NLP. Par exemple. les instructions peuvent être données à l’avance ou en cours de requête pour fournir une réponse au modèle. Les prompts peuvent aussi fournir des indices contextuels tels que les requêtes pertinentes, les types d’entités et leur sémantique, ou des informations sur les relations entre les entités.
Les observations pour améliorer les NLP
Les observations peuvent également être utilisées pour améliorer les capacités des modèles de NLP en leur fournissant des insights sur l’utilisation des mots et des expressions spécifiques. Il peut s’agir d’un langage plus précis, telles que la terminologie médicale, ou de points de vue qui peuvent être créatifs, sociaux ou culturels. Les observations peuvent également aider les modèles à comprendre les intentions lorsque cela est nécessaire.
Conclusion
L’utilisation des prompts pour améliorer la diversité des réponses dans les modèles de traitement de langage naturel est une technique très puissante. En guidant les modèles à chaque étape et en leur fournissant des insights dans le contexte, les utilisateurs peuvent créer des réponses hautement spécifiques et plus diversifiées. Les données et les observations peuvent également être mises en œuvre avantageusement pour améliorer la performance des applications de NLP, ce qui ouvre la voie à de nouvelles possibilités pour le traitement du langage naturel.
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