Bir eğitim sağlayıcısı, soruyu soranın yaş aralığına göre açıklamaların stilini ve karmaşıklığını değiştirebilen üretken bir yapay zeka modeli istiyor. Uygulama, kullanıcının yaş aralığını sağlayacaktır. Bu, en az geliştirme çabasıyla hangi yaklaşımla başarılır?

Doğru cevap, modelin yanıt için hangi yaş aralığını hedeflemesi gerektiğini söyleyen bir rol açıklamasını prompt bağlamına dahil etmektir. Bu yaklaşım, mevcut bir üretken yapay zeka modelini kullanır ve prompt mühendisliği ile istenen davranışı elde eder. Her yaş aralığı için ek eğitim verileriyle modeli fine-tune etmek çok daha fazla geliştirme çabası gerektirir ve gereksizdir. Chain-of-thought muhakemesi, modelin karmaşık sorunları çözmesine yardımcı olur, ancak doğrudan stil ve karmaşıklık kontrolü sağlamaz. Yanıtı sonradan işlemek ve özetlemek, modelin çıktısını doğrudan kontrol etmek yerine, zaten oluşturulmuş bir yanıtı değiştirmeye çalışır ve bu da istenen stil ve karmaşıklığı tam olarak yakalayamayabilir.