Најбоље резултате можеш добити ако га нахраниш подацима, јер сваки ллм ради на том принципу иначе иде у апстракцију, погреши:
Како добити боље одговоре (мање апстракције, више конкретности):
Будите специфични: Уместо "Причај ми о аутомобилима", питајте "Упореди потрошњу горива између Тојоте Короле Хибрид из 2023. и Хонде Сивик Хибрид из 2023." Што је питање прецизније, то је мања шанса да ЛЛМ "лута" или даје генерички одговор.
Дајте контекст: Објасните зашто нешто питате или која је позадина вашег питања.
Лоше: "Објасни фотосинтезу."
Добро: "Пишем семинарски рад за основну школу о фотосинтези. Можеш ли ми објаснити процес једноставним речима, без превише стручних термина, и навести кључне елементе (шта је потребно и шта се добија)?"
Дефинишите формат одговора: Кажите му како желите да одговор изгледа.
"Наведи предности и мане рада од куће у формату табеле."
"Напиши кратак, неформалан имејл колеги да га подсетиш на састанак сутра."
"Генериши Python код који сортира листу бројева."
Задајте му улогу (Persona): Можете му рећи да се понаша као одређени стручњак.
"Понашај се као нутрициониста и предложи ми здрав доручак са око 500 калорија."
"Понашај се као туристички водич и направи ми план пута за 3 дана у Риму."
Разложите сложене задатке: Ако имате компликован захтев, поделите га у мање кораке и постављајте питања једно по једно.
Дајте примере (Few-shot prompting): Ако желите одговор у одређеном стилу или формату, дајте му пример.
"Преведи реченице у неформалном стилу: 'Добар дан, како сте?' -> 'Ћао, како си?' Сада преведи: 'Идем у продавницу.'"
Итерација и појашњење: Не очекујте савршен одговор из првог покушаја. Ако одговор није добар, реците му шта није у реду и тражите да га поправи или појасни. "Ово је превише технички, можеш ли поједноставити?" или "Можеш ли дати више детаља о трећој тачки?"
У том контексту, генерисања фотографије неке историјске личности, најбоље је нахранити модел следећим информацијама: претпостављени фенотип односно физичке карактеристике, опис или, још боље, слике аутентичне одеће и опреме, као и прецизан промпт који контролише положај, амбијент и светло. На тај начин могу се добити најбољи резултати. ChatGPT DALL·E 3 није лош, али сматрам да би Stable Diffusion, који је трениран на фотографијама аутентичне опреме и ликова сличних фенотипу Трачана с почетка нове ере, могао дати још боље резултате.
