A Developer’s Guide to Systematic Prompting: Mastering Negative Constraints, Structured JSON Outputs, and Multi-Hypothesis Verbalized Sampling

**מבזק:** חוקרים גיבשו מתודולוגיה סדורה להנדסת פרומפטים (Prompt Engineering) עבור מודלי שפה גדולים (LLMs), הכוללת כלים כמו אילוצים שליליים (Negative Constraints) ותפוקות מובנות בפורמט JSON. השיטה החדשה, הנקראת דגימה ורבלית מרובת השערות (Multi-Hypothesis Verbalized Sampling), שמה דגש על אמינות ועקביות בתפוקות המערכת, ומתייחסת לפרומפטינג כאל דיסציפלינה הנדסית ולא כאל ניחוש. מקור: MarkTechPost – צוות BDNHOST