Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting для более точных и глубоких ответов нейросетей

В этом видео мы подробно расскажем о двух техниках — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы.

🎯 Что вы узнаете в этом видео?
- Как работает техника Self-Consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного?
- Пример применения Self-Consistency на арифметических задачах и задачах программирования
- Generated Knowledge Prompting: как использовать знания, которые генерирует нейросеть, для улучшения результатов?
- Как применять эти техники для повышения качества работы с нейросетями?
- Когда стоит использовать эти методы, а когда можно обойтись без них?

💡 Примеры из видео:
- Как просить модель генерировать несколько решений и выбирать наиболее точное?
- Как сгенерировать знания по теме задачи перед решением?
- Примеры из программирования: как применять эти техники для улучшения код-ревью и тестирования?

👥 Обсуждение: Использовали ли вы уже эти техники в работе с нейросетями? Что вам больше всего помогает получать точные результаты? Делитесь опытом в комментариях — обсудим! 👇

#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM