İstem mühendisliği
Prompt engineering
D3
İstem mühendisliği, bir modelin görevdeki yanıtını yönlendirmek için kullanılan talimatların ve bağlamın yinelemeli tasarımı ve iyileştirilmesidir.
İnceleme durumu: 2026-11-26
Teknik açıklama
Görevi, çıktı biçimini, örnekleri, kısıtları ve sağlanan bağlamı belirleyebilir; ardından bu girdileri temsili durumlara göre test edip gözden geçirebilir.
Kavramsal sınırlar
İstem mühendisliği, model parametrelerini eğitmek yerine çıkarım zamanı girdisini değiştirdiği için ince ayarlama değildir ve başarı garantisi değildir.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Bir ekip, fatura alanlarını çıkarmaya yönelik iki talimatı karşılaştırabilir ve temsili, gözden geçirilmiş bir örnekte daha açık olan sürümü koruyabilir.
Sınırlılıklar
İstem değişiklikleri örneklere aşırı uyum sağlayabilir, başka talimatlarla çatışabilir veya uç ve saldırgan durumlarda başarısız olabilir; bu nedenle değerlendirme temsili ve saldırgan durumları içermelidir.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1Microsoft Learn, Prompt engineering techniques for Azure OpenAI
- Kaynak
- Microsoft Learn, Prompt engineering techniques for Azure OpenAI
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Scenario-specific guidance; Few-shot learning; Best practices
- Desteklenen iddia
- Azure istem mühendisliği istek zamanı istem içeriğini değiştirirken Azure ince ayarlaması, isteme sığandan daha fazla örnek üzerinde eğitim yapar ve model ağırlıklarını göreve uyarlar.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, Azure uygulama yaklaşımlarını karşılaştırır ve her istem veya ince ayarlama işi için başarı ortaya koymaz.
1.2Microsoft Learn, Customize a model with fine-tuning
- Kaynak
- Microsoft Learn, Customize a model with fine-tuning
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- In this article: fine-tuning trains on more examples than fit in a prompt and adapts model weights to the task
- Desteklenen iddia
- Azure istem mühendisliği istek zamanı istem içeriğini değiştirirken Azure ince ayarlaması, isteme sığandan daha fazla örnek üzerinde eğitim yapar ve model ağırlıklarını göreve uyarlar.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, Azure uygulama yaklaşımlarını karşılaştırır ve her istem veya ince ayarlama işi için başarı ortaya koymaz.
2.1Microsoft Learn, System message design for Azure OpenAI
- Kaynak
- Microsoft Learn, System message design for Azure OpenAI
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Design checklist: Test, measure, and iterate; Common pitfalls; Limitations
- Desteklenen iddia
- Microsoft’ın Azure OpenAI sistem iletisi yönlendirmesi, talimatlar örneklere aşırı uyum sağlayabildiği veya uç durumlarda başarısız olabildiği ve çelişen talimatlar davranışı değiştirebildiği için gerçekçi ve saldırgan istemlerle test yapılmasını önerir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, Azure OpenAI sistem iletileri için sağlayıcı yönlendirmesidir ve başka her uygulamanın davranışını öngörmez.