Notes

Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM
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.
Но практика уже показала, что более эффективно использовать специализированные LLM, ранее уже настроенные под задачу извлечения смыслов. 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. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Даже короткие ответы могут сильно отличаться в зависимости от того, было ли указано количество выходных токенов или нет. Одного примера хватило, чтобы модель ответила четко и по существу, без генерации лишнего текста.
Fine-tuning: суть подхода для улучшения качества LLM продуктов
Хотя этот вид промптинга может хорошо работать для решения многих задач, это не вполне совершенная техника, особенно при работе с задачами, требующими рассуждений. ссылка Дополнительные примеры должны в полной мере соответствовать основной задаче и способствовать ее выполнению. Использование их в слишком большом количестве не всегда приводит к желаемым результатам, так как в таком случае между дополнительными примерами возможны незаметные для пользователя смысловые несоответствия и конфликты. Государственное управление, большие языковые модели, LLM, интеллектуальный ассистент, интеллектуальное реферирование, промпт-инжиниринг, креативный промптинг, генерация текстов, технологии GPT. Оценка включала детальные экспериментальные установки для выявления лучших практик для каждого модуля RAG. Были использованы наборы данных, такие как TREC DL 2019 и 2020, для оценки, с различными методами извлечения, включая BM25 для разреженного извлечения и Contriever для плотного извлечения.
В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок. Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Важно понимать, что итеративный подход — это ключ к совершенствованию. Начав с общего и достаточно простого запроса, вы можете получить первый ответ от модели, который затем следует анализировать. Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, добавив уточнения или изменив формулировку.
Таблица: сравнение методов оптимизации
Интересно, что модели часто "срезают углы" — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. Такое обучение перестало деградировать и дало заметные улучшения относительно базового SFT-чекпоинта. Подобная схема используется в различных вариациях обучения Learning from Human Feedback, также известного как LLM Alignment. Наши датасеты, как предложенческий, так и документный, не очень высокого качества.
Для таких задач создаются два разных промпта, где первый отвечает за извлечение соответствующих цитат, а второй принимает их в качестве входных данных и извлекает из исходного документа ответы на интересующий вопрос. Одним из наиболее эффективных приемов промпт-инжиниринга считается разбиение решаемой задачи на несколько подзадач. После того как подзадачи определены, последовательно находятся их решения с помощью LLM. При этом результат от предыдущего промпта используется в качестве входных данных для другого запроса. Создание цепочек промптов полезно для решения сложных задач, которые затруднительно решить при использовании слишком https://syncedreview.com большого одинарного промпта.

Когда вы начинаете работать с промптом, старайтесь формулировать его так, чтобы он охватывал основную суть задачи, но не перегружал модель лишними деталями. После получения ответа оцените, насколько он соответствует вашей цели. Обратите внимание на акценты, которые сделала модель, и вычлените, какие аспекты оказались недостаточно ясными. Постепенно уточняя запрос, вы сможете выявить, какие формулировки и подходы приводят к лучшим результатам, таким образом создавая более точные и эффективные промпты.
Например, в 2014 году в статье Sequence to Sequence Learning with neural networks было описано, как обучить в режиме end-to-end модель генерации текстов на основе рекуррентной нейронной сети. Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering).
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 точным ответам. В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта.
Here's my website: https://syncedreview.com