Проведя, вероятно, тысячи часов за промтами для LLM, я обнаружила одну вещь, которая может значительно улучшить качество результатов, - говорит Кристин Тынски.

"Создайте двух агентов, соревнующихся в поиске истинного ответа на поставленную задачу, и проделывайте дыры в ответах других агентов, пока они не согласятся".

Instantiate two agents competing to find the real answer to the given problem and poke holes in the other agent's answers until they agree, which they are loathe to do.

Это особенно хорошо работает с CLAUDE3 и Opus.

Для более продвинутой версии, которая часто работает еще лучше:

"Создайте двух агентов, которые соревнуются в поиске истинного ответа и заделывают дыры в ответах других агентов, пока те не согласятся, чего они очень не любят делать.

Каждый агент обладает уникальными навыками и взглядами и думает о проблеме с разных точек зрения.

Агент 1: агент "сверху вниз"

Агент 2: агент "снизу вверх"

Оба агента: Превосходно владеют способностью мыслить контрафактно, мыслить шаг за шагом, мыслить исходя из первых принципов, мыслить латерально, думать о следствиях второго порядка, обладают высоким уровнем моделирования в своей ментальной модели и критически мыслят перед ответом, рассматривая проблему с разных сторон."

Instantiate two agents competing to find the real answer and poke holes in the other's answer until they agree, which they are loathe to do.

Each agent has unique skills and perspective and thinks about the problem from different vantage points.

Agent 1: Top-down agent

Agent 2: Bottom-up agent

Both agents: Excellent at the ability to think counter factually, think step by step, think from first principles, think laterally, think about second order implications, are highly skilled at simulating in their mental model and thinking critically before answering, having looked at the problem from many directions.

Это часто решает следующие проблемы, с которыми вы столкнетесь при работе с LLM:

1. Модели часто выбирают наиболее вероятный ответ, не обдумав его как следует, и не возвращаются к нему, чтобы пересмотреть.

С помощью таких промтов второй агент заставляет их это сделать, и в результате получается более обдуманный ответ.

2. Продолжение неверного пути.

У ответа есть инерция, и модели часто зацикливаются на определенном типе неправильного ответа или предыдущей ошибке.

Агентские промты значительно улучшают эту проблему.

3. Общая креативность результатов и предложений по решению.

Наличие нескольких агентов, рассматривающих решения, приводит к тому, что модель рассматривает решения, которые иначе было бы трудно получить от модели.

#seo #сетка #ии