Notes

Техники промптинга
Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте "The sky is". Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Чтобы убедиться, что ответ модели соответствует намерениям пользователя, вы можете попросить её перепроверить и подтвердить с вами перед тем, как переходить к следующим шагам.
Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).
Забудьте про чат. ИИ, который может слышать, видеть и кликать, уже здесь
Эта техника разработана для того, чтобы улучшить качество ответов больших языковых моделей (LLM). Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Наш исследовательский ассистент звучит слишком технически, верно? Вооружившись знаниями из этого руководства и регулярно применяя их на практике, вы сможете создавать более эффективные промпты и получать именно те результаты, которые вам нужны.
К настоящему моменту должно быть очевидно, что вы можете попросить модель выполнить различные задачи, просто указав ей, что делать. Это мощная возможность, которую уже используют разработчики продуктов и искусственного интеллекта для опытов и создания полезных приложений. Один из моих любимых приёмов – добавление эмоционального контекста в промпты. Это особенно важно при создании контента для социальных сетей и email-рассылок. На моих тренингах участники часто удивляются, насколько точнее становятся ответы ChatGPT после добавления примеров в промпт.
Для более сложных задач можно экспериментировать с увеличением количества примеров (например, 3-shot, 5-shot, 10-shot и т.д.). Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями. 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. При разработке промптов стоит также учитывать длину промпта, так как у неё есть ограничения.
Few-shot prompting — это метод, при котором нейросети предоставляется только несколько примеров. Мы можем наблюдать, что модель каким-то образом научилась выполнять задачу, предоставив ей всего один пример (так называемый 1-shot). Для более сложных задач мы можем экспериментировать с увеличением количества примеров (например, 3-shot, 5-shot, 10-shot и т. д.).
Chain-of-Verification промптинг - техника создания промпта, который заставляет модель проверять все предыдущие шаги перед тем, как сделать следующий. Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты.
Пример 3: ответы на вопросы
Продолжая использовать мой сайт вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie 🍪 и политикой в отношении обработки персональных данных. Несмотря на мощь этих техник, промпт-инжиниринг сталкивается с несколькими проблемами, и конфиденциальность данных является одной из самых важных. https://auslander.expert/ Аналогично, RAG становится экспертом модели, который предоставляет конкретные, авторитетные источники.

Важно помнить, что сами примеры могут быть даже с ошибками – главное, чтобы был задан правильный формат ответа. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.
Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов. Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Одно из применений, в которых LLMs довольно эффективны, - это генерация кода.
Вашей задачей как промпт-инженера является совершенствование способа предоставления более точных инструкций. Однако этого может быть недостаточно для более сложных случаев. В таких ситуациях важно также учитывать контекст и использовать разные элементы в промпте. Другие элементы, которые вы можете предоставить, это входные данные или примеры. Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах.
Вы также обнаружите, что для более сложных случаев просто предоставление инструкций будет недостаточно. Здесь вам нужно подумать больше о контексте и разных элементах, которые можно использовать в промпте. Тратите часы на формулировку запросов, но результат не впечатляет? В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные https://mit.edu/~demos/ai/ ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей.
Website: https://mit.edu/~demos/ai/