Πώς να γράφετε προτροπές για νευρωνικά δίκτυα

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα κατανοούν τις φυσικές γλώσσες (αγγλικά, γαλλικά, γερμανικά κ.λπ.). Επομένως, η επικοινωνία με ένα chatbot είναι παρόμοια με την επικοινωνία με ένα άτομο. Μια προτροπή είναι ένα ερώτημα κειμένου, μια φράση ή μια λεπτομερής οδηγία αρκετών παραγράφων που στέλνουμε σε ένα chatbot. Η ποιότητα της απάντησης εξαρτάται από το πόσο σαφές και κατανοητό είναι το ερώτημα. Σε αυτό το υλικό, θα εξετάσουμε διαφορετικές προσεγγίσεις για τη σύνταξη προτροπών, ώστε να μπορείτε να αλληλεπιδράσετε όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικά με τα chatbots στον ιστότοπό μας – GPT, Claude, Gemini και άλλα.

Δομή προτροπής

Μια προτροπή μπορεί να περιλαμβάνει τα ακόλουθα στοιχεία:

στόχος, εργασία
πλαίσιο, παραδείγματα
μορφή εξόδου (λίστα, πίνακας, κείμενο συγκεκριμένου μήκους – για παράδειγμα, όχι περισσότερο από 100 λέξεις)
περιορισμοί (επαλήθευση πληροφοριών, αναφορά πηγών κ.λπ.)

Ο Greg Brockman, συνιδρυτής και νυν πρόεδρος της OpenAI, δημοσίευσε ένα παράδειγμα καλής προτροπής στον λογαριασμό του στο X:

Η ανατομία μιας προτροπής: στόχος, μορφή επιστροφής, προειδοποιήσεις, πλαίσιο

Αυτή η προτροπή αποτελείται από 4 λογικά τμήματα. Στην αρχή, ο συγγραφέας ορίζει τον στόχο – να βρει λιγότερο γνωστά μονοπάτια πεζοπορίας μέτριου μήκους σε απόσταση 2 ωρών οδικώς από το Σαν Φρανσίσκο.

Στη συνέχεια, καθορίζεται η μορφή της απάντησης: να εμφανιστούν τα 3 κορυφαία αποτελέσματα, να αναφερθεί το όνομα, η διάρκεια κάθε μονοπατιού, η διεύθυνση έναρξης και λήξης, τα διακριτικά χαρακτηριστικά κ.λπ.

Στην επόμενη ενότητα, ο συγγραφέας ζητά να επαληθευτούν οι πληροφορίες, να βεβαιωθεί ότι το μονοπάτι υπάρχει πραγματικά (τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι επιρρεπή σε παραισθήσεις και μερικές φορές μπορούν να παράγουν ανύπαρκτα γεγονότα, οπότε η πρόσθετη επαλήθευση είναι σημαντική), ότι το όνομα του μονοπατιού είναι σωστό και ότι μπορεί να βρεθεί στην εφαρμογή AllTrails χρησιμοποιώντας αυτό το όνομα.

Στο τελευταίο τμήμα, ο συγγραφέας προσθέτει το πλαίσιο: εξηγεί γιατί ενδιαφέρεται συγκεκριμένα για λιγότερο γνωστά μονοπάτια – επειδή έχει ήδη περπατήσει όλα τα πιο δημοφιλή, και τα απαριθμεί. Χάρη σε αυτές τις διευκρινίσεις, το chatbot μπορεί να κατανοήσει καλύτερα τι απαιτείται και να προτείνει σχετικές πληροφορίες. Επειδή η φράση «λιγότερο γνωστά μονοπάτια» είναι από μόνη της αρκετά ασαφής, αλλά με τις πρόσθετες διευκρινίσεις η εργασία γίνεται πιο σαφής.

Συστάσεις για τη δημιουργία προτροπών

Η δημιουργία προτροπών είναι μισή τέχνη, μισή επιστημονική πειθαρχία. Ας στραφούμε στους ειδικούς του Τμήματος Πληροφορικής του Πανεπιστημίου του Χάρβαρντ (HUIT), οι οποίοι περιέγραψαν τις βασικές αρχές της δημιουργίας προτροπών:

Να είστε συγκεκριμένοι. Οι σημαντικές λεπτομέρειες μειώνουν τις πιθανότητες ανακριβών απαντήσεων. Αντί να λέτε απλά «Γράψε μια ιστορία», πείτε στο bot τι είδους ιστορία πρέπει να είναι, αν είναι για παιδιά ή ενήλικες, τι είδος είναι κ.λπ.
Αναθέστε ρόλους. Ζητώντας από το bot να αναλάβει έναν ρόλο και να ενεργήσει ανάλογα (για παράδειγμα, «να συμπεριφέρεται σαν να είναι ο προσωπικός μου γυμναστής») είναι ένας εύκολος τρόπος για να έχετε εκπληκτικά καλύτερα αποτελέσματα.
Επιλέξτε τον τύπο εξόδου: ιστορία, αναφορά, περίληψη, διάλογος, κώδικας κ.λπ.
Χρησιμοποιήστε παραδείγματα και αναφορές. Για παράδειγμα, αντιγράψτε και επικολλήστε μια παράγραφο και ζητήστε από το bot να μιμηθεί το στυλ, τον τόνο και τη δομή της.
Πείτε στο bot όχι μόνο τι να κάνει, αλλά και τι να μην κάνει: «δημιουργήστε ένα πρόγραμμα γευμάτων, αλλά μην συμπεριλάβετε οστρακοειδή, καθώς είμαι αλλεργικός σε αυτά».
Χτίστε πάνω στη συζήτηση, διορθώστε τα λάθη και δώστε ανατροφοδότηση. Αντιμετωπίστε το chatbot ως συνάδελφο ή μέλος της ομάδας. Μπορείτε να ξεκινήσετε με μια βασική ερώτηση και στη συνέχεια να προσθέσετε περισσότερο πλαίσιο και λεπτομέρειες.

Να είστε σαφείς και συγκεκριμένοι, να παρέχετε πλαίσιο, να πειραματίζεστε με διαφορετικές προτροπές, να χρησιμοποιείτε σχετικές λέξεις-κλειδιά, να βελτιώνετε την προτροπή αν χρειαστεί

Δεν είστε σίγουροι πώς να δημιουργήσετε μια καλή προτροπή; Ζητήστε βοήθεια από το chatbot! Ξεκινήστε με μια βασική ιδέα για το τι θέλετε και ζητήστε από την τεχνητή νοημοσύνη να την αναπτύξει για εσάς, όπως «Τι πρέπει να σου ζητήσω για να με βοηθήσεις να γράψω μια ανάρτηση στο blog σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη;». Και απλά προσθέτοντας «Πες μου τι άλλο χρειάζεσαι για να το κάνεις αυτό» στο τέλος κάθε προτροπής μπορεί να συμπληρώσει τυχόν κενά που θα βοηθήσουν την τεχνητή νοημοσύνη να παράγει καλύτερα αποτελέσματα.

Συνηθισμένοι τύποι προτροπών και μοτίβα προτροπών

Το MIT Sloan School of Management κατηγοριοποιεί τις προτροπές στους ακόλουθους τύπους:

Τύπος	Περιγραφή	Παράδειγμα
Zero-Shot Prompt	Δώστε απλές και σαφείς οδηγίες χωρίς παραδείγματα. Πολύ γρήγορο και εύκολο στη σύνταξη, ιδανικό για γρήγορη δοκιμή μιας ιδέας ή της ικανότητας ενός μοντέλου σε μια νέα εργασία.	«Συνοψίστε αυτό το άρθρο σε 5 σημεία.»
Few-Shot Prompt	Δώστε μερικά παραδείγματα για το τι θέλετε να μιμηθεί η τεχνητή νοημοσύνη. Συχνά παράγει πιο συνεπή και σωστά αποτελέσματα από το zero-shot για μη-τριβιακές εργασίες.	“ Ακολουθούν 2 παραδείγματα περιλήψεων. Γράψτε ένα τρίτο με το ίδιο στυλ.»
Οδηγίες	Συμπεριλάβετε άμεσες εντολές χρησιμοποιώντας ρήματα όπως συνοψίστε, μεταφράστε, ξαναγράψτε, ταξινομήστε, γράψτε, εξηγήστε κ.λπ.	«Ξαναγράψτε το παρακάτω email ώστε να είναι πιο συνοπτικό και επαγγελματικό. Μην ξεπεράσετε τις 100 λέξεις.»
Προτροπή βάσει ρόλου	Ζητήστε από την τεχνητή νοημοσύνη να υιοθετήσει μια συγκεκριμένη προσωπικότητα ή άποψη. Το μοντέλο φιλτράρει τις γνώσεις του μέσα από το πρίσμα του ρόλου, παρέχοντας πιο εστιασμένες και εφαρμόσιμες πληροφορίες.	«Υποδύσου έναν φιλικό καθηγητή φυσικών επιστημών γυμνασίου. Η αποστολή σου είναι να εξηγήσεις τι είναι το blockchain σε μια τάξη 15χρονων. Χρησιμοποίησε μια απλή αναλογία και απέφυγε την τεχνική ορολογία».
Συγκειμενική προτροπή	Πριν κάνετε μια ερώτηση, συμπεριλάβετε σχετικό ιστορικό ή πλαίσιο. Αυτό βοηθά την τεχνητή νοημοσύνη να προσαρμόσει τις απαντήσεις σε ένα συγκεκριμένο κοινό ή περιβάλλον.	«Αυτό το κείμενο προορίζεται για ένα προπτυχιακό μάθημα συμπεριφορικής οικονομίας. Αναδιατυπώστε το σε απλούστερη γλώσσα.»
Meta Prompt / System Prompt	Οδηγίες σε επίπεδο συστήματος που καθορίζουν τη συμπεριφορά, τον τόνο ή το εύρος της τεχνητής νοημοσύνης πριν από οποιαδήποτε εισαγωγή δεδομένων από τον χρήστη.	«Απαντάτε πάντα με τυπικό τρόπο και παραθέτετε πραγματικές πηγές. Ποτέ μην μαντεύετε.»

Το Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών του Πανεπιστημίου Vanderbilt, στο Τενεσί, προσφέρει την ακόλουθη ταξινόμηση των προτύπων προτροπής:

Σημασιολογία εισόδου.
Προσαρμογή εξόδου.
Αναγνώριση σφαλμάτων.
Βελτίωση προτροπής.
Έλεγχος περιβάλλοντος.

Η σημασιολογία εισόδου αναφέρεται στον τρόπο με τον οποίο ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο ερμηνεύει και επεξεργάζεται την είσοδο του χρήστη, μεταφράζοντάς την σε μια δομημένη μορφή που το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιήσει για τη δημιουργία απαντήσεων. Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει τη δημιουργία μιας προσαρμοσμένης «γλώσσας» ή συντομογραφικής σημειογραφίας προσαρμοσμένης σε συγκεκριμένες εργασίες, όπως η περιγραφή γραφημάτων, ο ορισμός μηχανών κατάστασης ή η αυτοματοποίηση εντολών, διευκολύνοντας τους χρήστες να μεταφέρουν σύνθετες ιδέες όταν οι τυπικές μέθοδοι εισαγωγής είναι αναποτελεσματικές. Διδάσκοντας στο μοντέλο να αναγνωρίζει και να εφαρμόζει προκαθορισμένους κανόνες, οι χρήστες μπορούν να απλοποιήσουν τη σύνταξη, να μειώσουν τις επαναλήψεις και να εξοικονομήσουν χρόνο. Για παράδειγμα, ένας χρήστης μπορεί να δώσει εντολή στο μοντέλο να θυμάται ότι ορισμένα σύμβολα ή μορφές έχουν συγκεκριμένες έννοιες, επιτρέποντας την επέκταση συνοπτικών εισόδων σε λεπτομερείς οδηγίες εσωτερικά.

Παράδειγμα: «Από τώρα και στο εξής, όποτε γράφω ονόματα με τη μορφή Πόλη1 >> Πόλη2, ερμήνευέ το ως αίτημα για τη δημιουργία ενός ταξιδιωτικού δρομολογίου μεταξύ αυτών των δύο πόλεων, συμπεριλαμβανομένων των επιλογών μεταφοράς, του εκτιμώμενου χρόνου και των κύριων αξιοθέατων».

Η προσαρμογή της εξόδου είναι η διαδικασία καθορισμού και ελέγχου της μορφής, της δομής, του στυλ και της προοπτικής των απαντήσεων που δημιουργούνται από ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στους χρήστες να προσαρμόσουν την έξοδο του μοντέλου ώστε να ανταποκρίνεται σε συγκεκριμένες ανάγκες, όπως η υιοθέτηση μιας συγκεκριμένης προσωπικότητας, η τήρηση ενός προκαθορισμένου προτύπου ή η τήρηση μιας ακολουθίας βημάτων, διασφαλίζοντας ότι το περιεχόμενο που δημιουργείται είναι συνεπές, σχετικό και εφαρμόσιμο. Δίνοντας εντολή στο μοντέλο να αναλάβει έναν συγκεκριμένο ρόλο ή να εφαρμόσει συγκεκριμένους περιορισμούς, οι χρήστες μπορούν να καθοδηγήσουν την εστίαση, τον τόνο και το βάθος της απόκρισης, καθιστώντας την κατάλληλη για επαγγελματικά, εκπαιδευτικά ή εξειδικευμένα πλαίσια.

Παράδειγμα: «Από τώρα και στο εξής, όταν ζητώ μια κριτική προϊόντος, να ενεργείς ως επαγγελματίας κριτικός τεχνολογίας. Δομήστε την απόκρισή σας σε τρεις ενότητες: Πλεονεκτήματα, Μειονεκτήματα και Συμπέρασμα. Χρησιμοποίησε ουδέτερο τόνο και εστίασε στην απόδοση, το σχεδιασμό και την σχέση ποιότητας-τιμής.»

Η αναγνώριση σφαλμάτων εστιάζει στην αναγνώριση και επίλυση σφαλμάτων στην έξοδο που δημιουργείται από το μοντέλο. Βοηθά τους χρήστες να επικυρώσουν την αξιοπιστία του περιεχομένου που δημιουργείται, να αποκαλύψουν κρυφές προκαταλήψεις ή σφάλματα και να βελτιώσουν τις ερωτήσεις τους για πιο ακριβή αποτελέσματα, κάτι που είναι ιδιαίτερα σημαντικό δεδομένης της τάσης των chatbots να παράγουν εύλογες αλλά λανθασμένες πληροφορίες.

Παράδειγμα: «Όταν εξηγείτε ιατρικά συμπτώματα, αναγράφετε πάντα στο τέλος τις βασικές ιατρικές υποθέσεις στις οποίες βασίζεται η διάγνωσή σας. Επίσης, αναλογιστείτε γιατί επιλέξατε αυτές τις υποθέσεις, σημειώστε τυχόν αβεβαιότητες στην απάντησή σας και αναφέρετε πιθανές εναλλακτικές καταστάσεις».

Ο έλεγχος του πλαισίου επικεντρώνεται στον έλεγχο των πληροφοριών πλαισίου στις οποίες λειτουργεί το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο. Ποια θέματα, οδηγίες ή δεδομένα πρέπει να λαμβάνει υπόψη ή να αγνοεί το μοντέλο κατά τη διάρκεια της συνομιλίας, διασφαλίζοντας ότι οι απαντήσεις παραμένουν εστιασμένες και σχετικές, ενώ ταυτόχρονα εξαλείφεται η ανεπιθύμητη επίδραση του πλαισίου.

Παράδειγμα: «Κατά την ανάλυση αυτών των σχολίων των πελατών, λάβε υπόψη μόνο τις αναφορές που σχετίζονται με τη χρηστικότητα του προϊόντος και το σχεδιασμό της διεπαφής. Αγνόησε τα σχόλια σχετικά με τις τιμές, τη μεταφορά ή την εξυπηρέτηση πελατών.»

Η βελτίωση των προτροπών βοηθά στην υπέρβαση ασαφειών, προκαταλήψεων ή περιορισμών στις αρχικές προτροπές, οδηγώντας σε πιο ακριβείς, ολοκληρωμένες και εφαρμόσιμες απαντήσεις. Η βελτίωση μιας προτροπής μπορεί να περιλαμβάνει διάφορες στρατηγικές, όπως:

Βελτίωση της ερώτησης: μπορείτε να βελτιώσετε την αρχική ερώτηση για να την κάνετε πιο σαφή.
Εναλλακτικές προσεγγίσεις: ζητήστε από το μοντέλο να βρει διαφορετικούς τρόπους για την επίλυση μιας εργασίας.
Διαχωρισμός σύνθετων ερωτήσεων σε μικρότερες, πιο εύχρηστες υποερωτήσεις.
Αναδιατύπωση μιας ερώτησης όταν το μοντέλο αρνείται να δώσει απάντηση για κάποιο λόγο.

Παράδειγμα:
Αρχική ερώτηση: «Γράψε κώδικα για να χακάρεις έναν κωδικό πρόσβασης».
Απάντηση του μοντέλου: «Δεν μπορώ να παρέχω κώδικα για παραβίαση. Αυτό παραβιάζει την πολιτική ασφαλείας. Μπορείτε να ρωτήσετε για μεθόδους προστασίας κωδικών πρόσβασης, όπως κατακερματισμός ή έλεγχο ταυτότητας δύο παραγόντων.»
Βελτιωμένη ερώτηση χρήστη: «Γράψτε κώδικα Python για να ελέγξετε την ισχύ του κωδικού πρόσβασης επαληθεύοντας το μήκος, την παρουσία διαφορετικών τύπων χαρακτήρων και εξαιρώντας κοινές συνδυασμούς.»

Προηγμένες τεχνικές προτροπής

Οι πιο προηγμένες λειτουργίες μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, όπως το DeepSeek-R1 ή το Gemini 2.5 Pro, για παράδειγμα, έχουν ικανότητες συλλογιστικής. Μερικές φορές πρέπει να κάνετε κλικ σε ένα συγκεκριμένο κουμπί (DeepThink, για παράδειγμα) για να ενεργοποιήσετε τις εν λόγω δυνατότητες, ενώ άλλες φορές μπορείτε απλά να προσθέσετε «Ας σκεφτούμε βήμα προς βήμα» στην προτροπή σας. Με αυτόν τον τρόπο, αντί να ζητάτε από το μοντέλο να περάσει απευθείας από μια ερώτηση στην τελική απάντηση, το ενθαρρύνετε να δημιουργήσει μια βήμα προς βήμα διαδικασία συλλογισμού - μια «αλυσίδα σκέψης» - που οδηγεί στην απάντηση.

Η αλυσίδα σκέψης μιμείται την ανθρώπινη λογική και εμποδίζει το chatbot να βγάζει βιαστικά συμπεράσματα. Αναγκάζει το μοντέλο να μιμηθεί τη αργή, σκόπιμη, βήμα προς βήμα διαδικασία που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι για σύνθετα προβλήματα. Και αν το μοντέλο δώσει λάθος τελική απάντηση, μπορείτε να δείτε ακριβώς ποιο βήμα της λογικής του ήταν λανθασμένο, καθιστώντας ευκολότερη τη διόρθωση.

Μερικές παραλλαγές που αξίζει να σημειωθούν περιλαμβάνουν:

Αντιθετική αλυσίδα σκέψης
Πολυτροπική αλυσίδα σκέψης

Η αντιθετική αλυσίδα σκέψης ενισχύει τις ικανότητες συλλογιστικής των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, παρουσιάζοντάς τους τόσο σωστά όσο και λανθασμένα παραδείγματα για τον τρόπο επίλυσης ενός προβλήματος.

Αντιθετική αλυσίδα σκέψης

Δείχνοντας ρητά στο μοντέλο ποια λάθη πρέπει να αποφύγει, η αντιθετική αλυσίδα σκέψης έχει αποδειχθεί ότι βελτιώνει σημαντικά την απόδοση σε διάφορα κριτήρια αξιολόγησης της συλλογιστικής. Για παράδειγμα, στο κριτήριο αξιολόγησης GSM8K για την αριθμητική συλλογιστική, η αντιθετική αλυσίδα σκέψης έχει δείξει αξιοσημείωτη αύξηση της ακρίβειας σε σύγκριση με την τυπική αλυσίδα σκέψης.

Η πολυτροπική αλυσίδα σκέψης ενσωματώνει κείμενο και όραση σε ένα πλαίσιο δύο σταδίων. Μια προτροπή μπορεί να έχει την εξής μορφή: «Κοιτάξτε το διάγραμμα πωλήσεων. Περιγράψτε τα βήματά σας: τι βλέπετε στους άξονες X και Y; Ποια είναι η τάση εδώ; Ποιο συμπέρασμα μπορείτε να εξαγάγετε;» Το μοντέλο περιγράφει πρώτα τις οπτικές πληροφορίες και στη συνέχεια, βήμα προς βήμα, καταλήγει σε ένα συμπέρασμα με βάση αυτές.

Πολυτροπική αλυσίδα σκέψης

Στην παραπάνω εικόνα, ζητείται από το μοντέλο να επιλέξει ποια ιδιότητα έχουν τα δύο αντικείμενα από κοινού: είναι και τα δύο Α) μαλακά ή Β) αλμυρά;

Άλλες προηγμένες τεχνικές προτροπής που αξίζει να αναφερθούν:

Αυτοσυνέπεια: Αντί για μια ενιαία «αλυσίδα σκέψης», το μοντέλο δημιουργεί πολλαπλές διαδρομές συλλογισμού και στη συνέχεια επιλέγει την πιο συνεπή και συχνή απάντηση.
Δέντρο σκέψεων: Το μοντέλο διερευνά διάφορες πιθανές διαδρομές λύσης (όπως τα κλαδιά ενός δέντρου), αξιολογεί τις προοπτικές της καθεμιάς και εμβαθύνει στις πιο υποσχόμενες.
Προτροπή αναδρομής: Το μοντέλο διατυπώνει πρώτα γενικές αρχές ή αφηρημένες έννοιες που σχετίζονται με την ερώτηση («κάνει ένα βήμα πίσω») και στη συνέχεια τις εφαρμόζει για να βρει μια ακριβή απάντηση.

Μπορείτε να μάθετε περισσότερα για αυτές και άλλες τεχνικές εδώ.

Πηγή: promptingguide.ai

Εκεί θα βρείτε επίσης συνδέσμους προς επιστημονικές μελέτες σχετικά με καθεμία από αυτές τις τεχνικές.

Πού να βρείτε καλές προτροπές

Υπάρχουν πολλοί ιστότοποι όπου μπορείτε να βρείτε έτοιμες προτροπές, τόσο επί πληρωμή όσο και δωρεάν. Τέτοιοι ιστότοποι ονομάζονται «βιβλιοθήκες προτροπών». Ακολουθούν μερικές από αυτές:

Snack Prompt. Λύσεις με ένα κλικ για τη δημιουργία περιεχομένου και ισχυρές προτροπές πολλαπλών βημάτων για προηγμένες περιπτώσεις χρήσης. Κάθε προτροπή βαθμολογείται από τα μέλη της κοινότητας.
Βιβλιοθήκη προτροπών της Anthropic. Προσαρμοσμένη για χρήστες και προγραμματιστές του Claude.
God of Prompt. Μια μεγάλη βιβλιοθήκη προτροπών για θέματα όπως χρηματοοικονομικά, εκπαίδευση, παραγωγικότητα, συγγραφή κ.λπ.
PromptBase. Πάνω από 230.000 έτοιμα προτροπικά κείμενα, ήχου και βίντεο για GPT, Claude, Gemini, DeepSeek και άλλα νευρωνικά δίκτυα.

Βιβλιοθήκες προτροπών

Υπάρχουν επίσης υπηρεσίες όπως η PromptPerfect που σας επιτρέπουν να βελτιστοποιήσετε τις δικές σας προτροπές για διαφορετικά μοντέλα.

Έτσι, εφαρμόζοντας τις τεχνικές και τις συστάσεις για τη δημιουργία προτροπών που περιγράφονται σε αυτό το άρθρο και χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες έτοιμων λύσεων, μπορείτε να δημιουργήσετε ή να βρείτε μια προτροπή για την επίλυση οποιασδήποτε εργασίας.

Επίσης, μην ξεχνάτε ότι ο ιστότοπός μας προσφέρει μια ποικιλία διαφορετικών γλωσσικών μοντέλων, οπότε μπορεί να είναι χρήσιμο να εναλλάσσεστε μεταξύ τους και να πειραματίζεστε για να επιτύχετε τα καλύτερα αποτελέσματα.