Notes

Примеры промптов Промпт-инжиниринг от Bithoven AI
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.
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 https://futurism.com/artificial-intelligence 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.
Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Включают в себя рабочие процессы, включающие классификацию запросов, извлечение, переранжировку, упаковку и суммаризацию. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов.
Как можно улучшить ответы языковых моделей? Гайд по промтам
Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Приложение использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney. Полученные промпты увеличивают вероятность получения релевантного результата от модели.
Примеры успешных промптов
Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Ответ прост, и он не связан с тем, по какой причине лучше делать переводы отдельных предложений. Модель replit-code-v1-3b представляет собой 2.7B LLM, обученный на 20 языках из набора данных Stack Dedup v1.2. Falcon LLM - это фундаментальная большая языковая модель (LLM) с 40 миллиардами параметров, обученная на одном триллионе токенов. QA (англ. Question and Answer) переводится на русский как "Вопрос и ответ". Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT.
Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали, что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными.
https://auslander.expert/ Prompt Optimizer
В вашем распоряжении все настройки нейросети и большая библиотека фильтров, отсортированных по категориям. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. Существует множество способов улучшить вышеуказанные результаты, но это уже является весьма полезным.
Поэтому в каждом случае стоит проводить эксперименты и оценивать качество на выборке примеров. Лучше решать эту задачу не как саммаризацию информации, а как извлечение конкретных полей инвойса и формирование финального ответа по заданному шаблону. Важные поля инвойса — это наименования продавца и покупателя, сумма, дата оплаты, дата выставления инвойса, описание товара/услуги по инвойсу. Иногда чтобы улучшить качество итогового решения и пользовательского опыта, исходную задачу стоит переформулировать, декомпозировать или вообще сузить до подзадачи. В зависимости от решаемой задачи вы можете столкнуться с тем, что модели разных вендоров (например, OpenAI vs Anthropic vs Google) могут давать существенно разное качество. Улучшением промптов следует заниматься, когда LLM уже показывает нормальные результаты, но доля верных ответов все еще ниже целевого уровня.
Read More: https://futurism.com/artificial-intelligence