Ez az anyag a mesterséges intelligencia modellek közötti különbségeket vizsgálja, hangsúlyozva, hogy a legtöbben hozzá vannak szokva a népszerűbb, de kevésbé fejlett modellek használatához. Felveti azt a kérdést, miért érdemes áttérni fejlettebb, úgynevezett érvelő modellekre, és milyen előnyökkel jár, ha a felhasználók kihasználják az általuk nyújtott lehetőségeket.
A bemutató rávilágít arra, hogy a promptolási technikák fejlődnek, így nem szükséges több száz oldalnyi tanácsot átolvasni a jó eredményért. Részletesen kitér arra, hogyan segíthet néhány könnyen megjegyezhető módszer a hatékonyabb interakcióban: ilyen például a több megoldás generálása és visszaellenőrzése, a „program of thought” elv – vagyis, hogy a modelleket kód vagy matematikai levezetés kérésével célszerűbb vezetni –, valamint a lépésről lépésre tervezés előnyei.
További izgalmas témák, hogy a promptolás során célszerű struktúrát adni az utasításoknak: a korlátok és kivételek megadása, a kontextus optimális elhelyezése és a negatív példák fontossága nagyban befolyásolhatják a modellek válaszainak minőségét. Felmerül a kérdés, hogyan tudjuk rávenni a modellt, hogy felismerje saját bizonytalanságait vagy rejtett képességeit.
A végső tanulság helyett a videó arra ösztönöz, hogy fedezzük fel, milyen eszközökkel segítheti a mesterséges intelligencia önmagát a promptolás finomhangolásában, például metapromptinggal vagy önreflexióval. A felsorolt módszerek közös pontja, hogy könnyen gyakorlatba ültethetők, és a modern érvelő modellek előnyeit maximálisan kihasználva emelik új szintre a felhasználói interakciókat.
