Notes

Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды
Использование эффективных промтов дает значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на выполнение рутинных задач. Продвинутый Prompt Engineering требует постоянной оптимизации и тестирования промтов. Это включает анализ результатов, внесение корректировок и проведение повторных тестов для обеспечения эффективности.
При создании контента критически важно добавлять в промпты стиль и дескрипторы. Можно представить, что ChatGPT — это машинист поезда, а промпт — это станция, с которой начинается поездка. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях.
Лучшие статьи
В процессе работы с языковыми моделями, такими как ChatGPT, важно помнить, что качество вводимой информации напрямую влияет на качество получаемых результатов. Чем более детализирована ваша подсказка, тем точнее и глубже будет ответ. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Каждая деталь, каждая дополнительная инструкция способны превратить поверхностный ответ в совершенно уникальное и содержательное взаимодействие. Один из моих любимых приёмов – добавление эмоционального контекста в промпты. Это особенно важно при создании контента для социальных сетей и email-рассылок. Чтобы решить эту проблему, мы воспользовались технологией curriculum learning («обучения с расписанием»).
Методы и техники продвинутого Prompt Engineering
Помимо корпуса документных триплетов, у нас есть корпус аналогичных триплетов из предложений, который мы использовали для старых sentence-level-моделей перевода. Именно по этой причине обучение на смеси двух типов (предложения + документы) эквивалентно обучению https://emnlp.org на предложениях. Классическая схема такого алайнмента представляет собой сравнение ответов модели с помощью оценок человека и обучение на парах/множествах отранжированных ответов.

Наши датасеты, как предложенческий, так и документный, не очень высокого качества. Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Чем точнее запрос, тем лучше AI-система сможет его обработать и выдать качественный результат.
Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе.
Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов. Промпт-инжиниринг позволяет маркетологам добиваться точности и креативности одновременно. Например, задача «Напиши рекламный текст для нового смартфона» слишком общая. Тон — вдохновляющий, как в кампаниях Apple» дает более четкие указания и формирует правильный настрой для модели. Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо https://kdd.org набора ключевых слов пользователь может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов.
Website: https://emnlp.org