প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং — বৃহৎ ভাষা মডেলের জন্য নির্দেশাবলী নকশা
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং হলো বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) থেকে নির্দিষ্ট আউটপুট পেতে সুগঠিত স্বাভাবিক-ভাষার নির্দেশাবলী — প্রম্পট — তৈরি করার একটি পদ্ধতি। ব্রাউন এট আল. (২০২০) GPT-3 এর প্রেক্ষাপটে এটিকে আনুষ্ঠানিক রূপ দেন এবং ওয়েই এট আল. (২০২২) চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং-এর মাধ্যমে এটিকে প্রসারিত করেন। এটি চারটি প্রধান কৌশল অন্তর্ভুক্ত করে: জিরো-শট, ফিউ-শট, চেইন-অফ-থট এবং ট্রি-অফ-থট। মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ না দিয়ে, বিশ্লেষক সম্পূর্ণভাবে ইনপুট লেখার নকশার মাধ্যমে মডেলের আচরণকে আকার দেন।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 1877-1901. link ↗
- Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 35. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Prompt Engineering (Instruction Design for Large Language Models). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/text-mining/prompt-engineering
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অল্প-নমুনা পাঠ্য শ্রেণিবিভাগটেক্সট খনন↔ compare
- GPT ফাইন-টিউনিংগভীর শিখন↔ compare
- LoRA এবং PEFTগভীর শিখন↔ compare
- স্বাভাবিক ভাষা উৎপাদনটেক্সট খনন↔ compare
- রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)টেক্সট খনন↔ compare
- Text Classificationটেক্সট খনন↔ compare
- প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়াই টেক্সট ক্লাসিফিকেশনটেক্সট খনন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →