Notes

Кто такие промпт-инженеры и можно ли освоить эту специальность, не зная языков программирования Хабр
Все определяется тем, насколько полно обучающие данные покрывают область домена. Думаю, что решение представляет интерес для широкой аудитории, но у меня просто не хватило времени на написание статьи или технического комментария. Возможно, воспользовался бы редакторской помощью ИИ, но полностью перекладывать на него эту работу не стал бы. Традиционный метод поиска примеров в интернете позволил бы найти все элементы, необходимые для создания такого драфта.
Помимо техник свое развитие также получили и стратегии промптинга, одной из них является СETO промптинг. CETO акроним — context, expert persona, task, output, который является хорошей формовкой для наполнения смыслами и формулировками. В итоге стратегия позволяет гибко сформулировать задачу разбивая ее на смысловые блоки для адаптации модели к потребностям пользователя. Если вы хоть раз пользовались ИИ, то наверняка использовали технику Zero-shot, потому что это простой запрос к модели без каких-то дополнений и примеров. Здесь хорошего результата помогает добиться объяснение задачи и выставление требований, таких как стиль, формат вывода и тд.
ВАШ ЗАПРОС ДОСТАВЛЕН
Попытки использовать решение в готовом виде не увенчались успехом по ряду причин, что вполне ожидаемо на данном этапе. Однако неожиданные проблемы заставили меня вернуться к предыдущим этапам процесса. Как пример «трудной задачи», эта интеграция включает элемент программирования в сочетании с аспектами упаковки и конфигурации. И последний аргумент против экономической целесообразности обучения локализованной модели — всегда есть шанс, что стоимость следующей версии той же стартовой базовой модели превзойдет все ваши инвестиции.
Зачем нужна инженерия промптов?
Без дополнительного контекста модель может выдать общие преимущества, которые могут не соответствовать уникальным особенностям вашего продукта. Более конкретный запрос направляет модель на сбор релевантных данных и позволяет получить более полезный и информативный ответ. Промпт-инжиниринг, как ключевая дисциплина взаимодействия с ИИ, уже занимает свое место в технологиях будущего. Ожидается, что рост генеративных моделей и углубление их интеграции в повседневную жизнь приведут к расширению и усложнению этой сферы.
Кроме того, создание запросов для получения заведомо вредоносного контента поднимает вопросы о границах ответственности. Это потребует новых подходов к проектированию промптов, где в одном запросе необходимо комбинировать текстовые инструкции с визуальными или звуковыми подсказками. Уже сейчас появляются платформы, которые предлагают готовые шаблоны запросов для самых разных целей — от написания текстов до проведения исследований. В будущем такие инструменты станут более специализированными и, возможно, смогут автоматически подстраиваться под потребности пользователя.
Каждая модель искусственного https://paperswithcode.com интеллекта имеет свои сильные стороны и ограничения. посетить сайт Например, GPT может превосходно генерировать текст, но у него могут быть сложности с обработкой больших объемов данных. Качество промпта напрямую влияет на результаты, которые предоставляет искусственный интеллект.
Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса. На каждом этапе вы анализируете результат и добавляете новые уточнения, исключаете лишнее или корректируете стиль. Для решения вопросов такого рода были созданы специальные архитектурные конструкции — шаблоны проектирования или дизайнерские паттерны. Полагаю, что убедил вас в нерентабельности развертывания и эксплуатации собственной модели в небольших масштабах локального развертывания.

Вы можете использовать промпт-инжиниринг для повышения безопасности LLM и создания новых возможностей, таких как добавление доменных знаний https://github.com/topics/artificial-intelligence и внешних инструментов к LLM. Промпт-инжиниринг - это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Контекст важен для того, чтобы модель могла понять специфические детали и особенности вашего запроса.
Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо набора ключевых слов пользователь может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов. Общение по видеосвязи или в чатах в первую очередь попадает под влияние AI - тут реально уже можно заменить человека и пройти тест Тьюринга. Сделать ИИ аватар, синтезировать голос и наделить это все экспертным мнением по любой теме - уже сегодня подъемная задача, которая хорошо интегрируется в цикл разработки. Также ИИ активно меняет рынок фриланса, Fiverr внедряет фичу, которая позволяет обучать искусственный интеллект на основе собственных работ и использовать его для автоматизации будущих заказов.
Here's my website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/