Notes

Что такое Few-Shot Prompting? Преимущества и примеры использования
Очевидно, нельзя рассчитывать на правильность законов, которые модель попробует вывести самостоятельно. А вот попросить модель, опираясь на конкретные законы, решить задачу - вполне. Корректность ответа будет выше, чем в простом Chain-Of-Thought, ведь тут не будет искажения каких-либо фактов действительности.
Это позволяет избежать слишком большой сложности в процессе проектирования промпта с самого начала. Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть конкретной в выводе.
Типы техник составления промптов
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.
LLM - это черный ящик, но мы открыли его, чтобы понять, можно ли им управлять. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке.
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.
К настоящему моменту должно быть очевидно, что вы можете попросить модель выполнить различные задачи, просто указав ей, что делать. Это мощная возможность, https://aitimejournal.com 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.
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.
Role based промптинг
В случае какой-либо неоднозначности вы можете подтолкнуть модель задать уточняющие вопросы для лучшего понимания конкретной задачи. Промпты без примеров (Zero-shot prompting) и с несколькими примерами (Few-shot prompting) являются фундаментальными техниками в инструментарии промпт-инжиниринга. Кажется, что промта Few-shot недостаточно, чтобы получить надежный результат в задачах рассуждения. Из работы Min et al. (2022) следует, что для составления промтов Few-shot важны даже случайные, неправильные примеры.
AUSLANDER.EXPERT Забудьте про чат. ИИ, который может слышать, видеть и кликать, уже здесь
Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы.
В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции. Эта мощная возможность уже активно используется разработчиками продуктов и искусственного интеллекта для экспериментов и создания полезных приложений. В нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует.
Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.
Website: https://aitimejournal.com