機械翻訳について

プロンプトを作成するための一般的なベスト・プラクティスは何ですか。

ベスト・プラクティス	説明
シンプルに開始して反復	プロンプト・エンジニアリングは、単純なプロンプトから始まり、AIのレスポンスを評価し、より優れた結果を得るための詳細を追加する反復プロセスです。
プロンプト構造の要素を試す	レスポンスは、プロンプト構造の小さな変更に非常に敏感です。 結果を改善するには、これらの単純な構造要素を試して、モデルのレスポンスにどのような影響があるかを確認します: 単語順: 単語の順序を変更すると、異なるレスポンスが生成される場合があります。 行間隔: 改行を追加または削除すると、出力に影響する可能性があります。 配置: プロンプトの後ろに配置された情報は、一部のモデルでさらに重み付けされる場合があります。
詳細コマンドの使用	プロンプトは、コマンドを使用して、Write, Classify, Summarize, Translate, Orderなど、モデルに要求する正確なタスクについてモデルに指示する場合に有効です。
具体的	モデルで実行する指示およびタスクを指定します。 通常、説明プロンプトと詳細プロンプトによって、より適切な結果が得られます。 具体的であることは、特定の結果または希望するレスポンスを生成するスタイルを目指すときに重要です。
長さに注意	シンプルさとディテールとのバランスを目指します。 すべての情報がタスクに関連していることを確認し、不要な詳細を回避します。
出力の指定	Oracle Fusion Cloud Applicationsに必要な正確な出力形式を指定します。
個人を識別可能な情報(PII)を使用しない	PIIはプライバシおよびセキュリティ上の理由で使用しないでください。
プロンプトのテスト	同じプロンプトの様々なフレーズまたはバージョンを試します。 「うれしい」と「悲しい」の両方のケース・データ(モデルにチャレンジするように設計された入力)を含めて、トピックに留まるようにします。