Notes

Введение Промпт-инжиниринг от Bithoven AI
Используйте полученные знания и навыки для достижения своих целей, будь то в маркетинге, копирайтинге или любой другой сфере. Помните, что ваше творчество и креативность — это те элементы, которые делают процесс создания промптов по-настоящему увлекательным. Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию. Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа. Мы разобрали пять работающих способов получать от языковых моделей более точные и осмысленные ответы.
Коллекция LLM
Эти и другие негативные обстоятельства также заметно усиливаются вследствие общедоступности большинства LLM и недостаточной пока квалификации большинства категорий пользователей, включая государственных служащих. Одной из самых распространенных ошибок при создании промптов является неопределенность запроса, которая может привести к неясным или недостаточно информативным ответам. Когда запрос формулируется слишком расплывчато, модель не может сосредоточиться на конкретных аспектах, что часто приводит к размытым и в общем-то бесполезным ответам. Например, запрос «Расскажи о климатических изменениях» не дает модели четкого направления для анализа и не уточняет, какова именно тема обсуждения. В этом случае лучше использовать более конкретные формулировки, такие как «Объясни влияние человеческой деятельности на глобальное потепление за последние 50 лет».
LLM-based-перевод
С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов https://futureai.guru оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных). Гораздо больше таких данных можно получить, если искать параллельные предложения, а не полные документы. Предложения переводятся чаще, а их переводы обычно «выровнены» — меньше перестановок блоков и добавления какой-либо дополнительной информации (она, очевидно, вредит моделям и добавляет дополнительный шум в обучающую выборку).
Пошаговое руководство по созданию эффективных промптов
ИИ способен учитывать контекст и требования, задавая удобный и понятный формат для генерации. Вероятность того, что промпт будет выбран для кроссовера, равна его точности, деленной на сумму точностей других промптов в популяции («точность» – это не вполне корректный перевод для термина «fitness», но примем его для краткости). В 2023 году LLM впервые поучаствовали в соревновании, и результаты GPT были хуже (но при этом очень хорошие для непереводной модели), чем у encoder-decoder-моделей, созданных для перевода. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей.
С другой стороны, техника few-shot предполагает включение в промпт нескольких примеров, которые помогают языковой модели лучше понять контекст и правила, необходимые для генерации точного ответа. Это особенно полезно при выполнении более сложных задач, таких как классификация текстов или создание контента с определенным стилем и структурой. Важно отметить, что при использовании few-shot промптинга качество примеров играет критическую роль; чем лучше и более репрезентативны примеры, тем результативнее будет работа модели.
Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Для извлечения каждого из полей инвойса может быть полезным оптимизировать отдельный промпт. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Очень важно внимательно отслеживать изменения в используемых моделях, а также регулярно проводить эксперименты с новыми моделями и внедрять их, если это позволяет повысить ценность для бизнеса. Сначала мы разберем суть подхода и типовые ситуации, где Fine-tuning может быть полезен. Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая.
В настоящее время наиболее активно используются следующие типы промптов. Ключевой составляющей генеративного искусственного интеллекта являются большие языковые модели (large language models, LLM). Подобные модели, например, показали свою эффективность в научных исследованиях [Брагин и др. 2023], при прогнозировании сложных экономических систем в современных условиях [Бахтизин 2013], https://appliedai.com а также при разработке концепции социального искусственного интеллекта [Петрунин 2023].
Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Для лучшего понимания логики процессов развития и применения LLM на Рисунке 1 приведено их сегодняшнее многообразие в виде дерева, учитывающего их эволюцию и взаимосвязи.
С другой стороны, в блоках такого размера уже содержится бо́льшая доля релевантной контекстной информации, нужной для разрешения проблем, которые мы обсуждали выше. Prompt Optimizer — сервис для улучшения промптов для больших языковых моделей. Вам потребуется кратко описать задачу, согласовать входные и выходные поля, предоставить примеры, и алгоритм автоматически соберёт идеальную текстовой инструкцию для нейросети.
По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Copilot - это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат.
Homepage: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/