Mi áll a gyenge AI promptok mögött, és milyen megközelítésekkel segítenek a szakértők? A videó bemutatja, hogy a fejlett promptolás nem csupán egy varázslatos sablon kérdezéséről szól, hanem különböző mentális modellek és elvek alkalmazásáról, amelyek alig ismertek széles körben.
Az anyag részletesen ismerteti, hogyan építenek önellenőrző rendszereket a haladó felhasználók. Felmerül, miként ösztönözhetjük a modelleket arra, hogy ellenőrizzék saját válaszaikat, például a verifikációs lánccal vagy egészen adverszális, kihívások elé állító technikákkal.
Szóba kerül, mennyire fontos a határhelyzetek és hibás működések bemutatása, hogy az AI megtanulja felismerni a szürke zónákat. F-shot példákkal és edge case tanulással a modellek sokkal robusztusabbá válnak – de pontosan hogyan lehet ezeket a leghatékonyabban alkalmazni?
A meta-promptolás erejét is vizsgálja a videó. Lehetőséget kínál arra, hogy maga a modell optimalizálja vagy akár újraformálja a kérdéseket, többszöri iteráción keresztül. Emellett bemutat több gondolkodási sablont és okfejtési keretet, amelyek elmélyítik az AI analízisét.
Külön figyelmet kapnak a perspektíva-mérnökség eszközei — mint a multi-személyes vita vagy eltérő nézőpontok szimulációja —, melyek új szintre emelik a modellezett gondolkodást, valamint szó esik arról is, miként lehet szimulálni a modellek kreativitását úgynevezett hőmérséklet-technikák révén.
