Notes

Примеры промптов Промпт-инжиниринг от Bithoven AI
В общем случае такие промпты могут сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Они достаточно эффективны для решения задач, требующих https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html некоторых форм рассуждения. Один из распространенных примеров, демонстрирующих такие возможности, — добавление фразы "Let's think step by step" («Давайте подумаем шаг за шагом») в исходный промпт15. Оптимизация промтов для LLM, таких как ChatGPT, является ключевым шагом к получению качественных и полезных результатов. Правильная формулировка запросов, использование контекста и ключевых слов значительно повышают точность и релевантность ответов. При применении методов prompt engineering, model tuning и injection techniques вы сможете максимально эффективно использовать возможности LLM.
H2oGPT - это фреймворк для тонкой настройки большой языковой модели (LLM) и пользовательский интерфейс чатбота с функцией "вопрос-ответ" для документов. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. При этом использование более продвинутой модели не всегда будет оправдано, так как часто ее стоимость будет выше, а для ряда задач и более простые модели будут давать схожий результат. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения.
Одной из основных техник является zero-shot промптинг, который подразумевает выполнение задачи без предоставления каких-либо примеров. Это удобный подход, когда необходимо быстро получить ответ на простой запрос, однако его эффективность может варьироваться в зависимости от сложности задачи. Промпт-инжиниринг становится ключевым элементом в взаимодействии с искусственным интеллектом (ИИ), поскольку именно от качества формулировки запросов зависит, насколько эффективно модель сможет ответить на них. Промпт-инженеры создают, настраивают и оптимизируют текстовые запросы (промпты), направляя ИИ на получение наиболее релевантных и точных ответов.
Prompt Optimizer
В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Важным условием достижения правильного результата является исходный выбор текстов для первого этапа интеллектуального реферирования и последующего создания промптов. Он должна иметь некий общий «нарратив», содержать общие понятия и смыслы. В противном случае трудно надеяться на получение разумных результатов (Рисунок 3).
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.
«Давай подумаем» / zero shot chain-of-thought
Этот процесс не только развивает навыки работы с языковыми моделями, но и является признанным творческим методом, познавая возможности модели через постоянное улучшение взаимодействия. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ точным ответам. https://auslander.expert/ В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта.
Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Для данного примера модель Claude-3.5 подобрала более интересное описание, которое лучше подходит для продвижения товара. Для GPT-моделей указание количества выходных токенов может оказать сильное влияние на то, какой ответ вы получите.
На практике это означало, что для некритичных сценариев можно было переводить предложения через машинные системы с минимальной постредактурой. На следующем этапе сервис предложит согласовать входные и выходные данные. Если вы не обладаете данными, то нейросеть сгенерирует их автоматически на основе указанных полей. На следующем шаге алгоритм обучится на предоставленных примерах и выдаст оптимизированный промпт. Вопросно-ответные системы (QA) - это методология, которая позволяет пользователю задавать вопросы на естественном языке, а затем получать соответствующие ответы от компьютерной программы или искусственного интеллекта.
Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода. MySQL - это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали.
Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая. Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь.

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. Модель генерации текста с авторегрессией и 6 миллиардами параметров, обученная на The Pile. Модель под названием ChatGPT, которая взаимодействует в диалоговом режиме.
Prompt – это текстовый запрос, который пользователь вводит для взаимодействия с LLM. Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов.
My Website: https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html