A Goldilocks prompting lényege, hogy megtaláljuk a kiegyensúlyozott középutat a túl részletes és a túl felszínes utasítások között, amikor nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) használunk. Ez a megközelítés azt hangsúlyozza, hogy sem a túlzott utasításadás, sem a túl kevés információ nem célravezető. Ha túl sok részletet adunk, a modell elveszítheti a kreativitását, és felesleges erőforrásokat fogyaszthat, míg ha túl keveset, nem lesz elég pontos a válasz.
A videóban praktikus példákat láthatunk arra, hogyan változik a modellek teljesítménye különböző promptok hatására. Felmerülnek olyan kérdések, mint például: Hogyan segíthetünk az LLM-nek úgy, hogy se túl részletesen, se túl felszínesen ne írjuk le igényeinket? Mi a veszélye annak, ha minden apró lépést felsorolunk, és hogyan rontja ez a kreativitást vagy átláthatóságot?
Rávilágít arra is, hogy a megfelelő arányú kontextus és iránymutatás nemcsak szövegalkotásnál, hanem többféle felhasználási területen – például prezentációk, dizájn vagy kódolás során is – segíthet elérni a kívánt eredményt. Bemutatásra kerül az is, hogy az optimális prompthossz és összetettség általában 500 token alatt tartható, így jól átlátható, rövid és mégis informatív segédleteket kaphatunk.
A videó rámutat arra is, hogy ez nem egy egyszeri trükk, hanem tanulható és megosztható készség. A bemutatott példák alapján mindenki képes lesz saját igényeihez igazítani a Goldilocks stratégiát, optimalizálva ezzel mindennapi LLM-használatát.
