Notes

Основы промптинга
Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. В качестве промпт-инженера вам нужно стать лучше в предоставлении более точных инструкций.
Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию - фокусируясь на том, что не нужно делать. Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT. Надеемся, что наша статья помогла вам лучше понять, как работает этот метод. Вы когда-нибудь задумывались, как заставить искусственный интеллект (ИИ) давать более точные и подходящие ответы на запросы?
Генерация текста
Лучше дать более подробный контекст, чтобы избежать галлюцинаций. Не стоит писать слишком расплывчатые или широкие формулировки, это может привести к общим или нерелевантным ответам. Если вы обнаружили несколько проблем, для которых выбрали разные методы - изменяйте промпт поэтапно. Базовый промптинг - это простое задание вопроса модели или простая инструкция. Мы прочитали и опробовали более десятка различных мануалов по написанию промптов, собрали все самое лучшее в одном месте и готовы поделиться с вами. На самом деле, всё сводится к тому, чтобы заставить модель думать так, как нам нужно.
Промтинг Few-shot промтинг можно использовать как технику для обучения в контексте, где для повышения качества результатов модели предоставляются примеры, на которых она обучается. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым. Конкретные примеры могут помочь модели лучше усвоить контекст задачи. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. AUSLANDER EXPERT Например, если я скажу, что «сыр» — это «fromage», тогда «яблоко» — это «pomme» на французском, модель узнает информацию о задаче из очень ограниченного количества примеров.
Локальное использование Llama 3.2
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.
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.
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. - Дело в том, что в процессе рассуждений, модель может делать выборы, противоречащие или не соответствующие друг другу. Заметки - это как способ зафиксировать какие-то рассуждения, чтобы модель опиралась на них в течение всего процесса решения. Role based промптинг - техника создания промпта, в основе которого лежит задание роли / точки зрения и тд. В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз.

Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа.
После того как вы создали промпт, протестируйте его на https://ai.googleblog.com модели и посмотрите, как она работает. Если результаты не соответствуют ожиданиям, попробуйте доработать промпт, добавив больше деталей или изменив тон и стиль. Всегда лучше прописать в промпте хотя бы примерный желаемый размер ответа. Иначе можно столкнуться с тем, что в одном запросе вы получите целую статью, а в другом - пару предложений.
Поэтому рекомендуется всегда проверять информацию, сгенерированную моделями ИИ, особенно для критических или чувствительных задач. Не ограничивайтесь только этим, но также перепроверяйте с надежными источниками для обеспечения точности. Недавно был случай, когда модель сфабриковала фальшивое судебное дело, выставив ответственных юристов в плохом свете. Как сообщает Reuters, они признались в «добросовестной ошибке, не поверив, что технология может полностью выдумывать дела». Всегда пишите, что модель не должна обсуждать или генерировать.
Одно из самых интересных применений промпт-инженерии - это инструктирование LLM-системы о том, как вести себя, какая должна быть ее намеренность и какая должна быть ее личность. Это особенно полезно, когда вы создаете системы диалога, такие как чат-боты для обслуживания клиентов.
Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг - техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день - это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач.
Homepage: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/