Notes

Промпт: управляющая инструкция для генеративных моделей искусственного интеллекта
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.
Систематизация структуры промптов, представленная в данном руководстве, направлена прежде всего на повышение стабильности ответов языковой модели. Регулярный мониторинг результатов и итеративное внесение корректировок в промпты является обязательной частью процесса их разработки и поддержки. Для более сложных запросов, где возможны варианты ответа, лучше использовать несколько примеров, чтобы продемонстрировать модели ожидаемую вариативность, и тщательно подобрать эти примеры. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов.
В дальнейшем планируется расширение экспериментов на более широкий спектр текстовых данных и моделей для получения более точных и обобщенных результатов. Это могут быть переводы, изменение стиля текста или преобразование форматов данных. Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи.
2.6. Задачи оптимизации
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. 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. Современные языковые модели (LLM) способны создавать ответы, которые выглядят логично и убедительно, но иногда они могут быть вымышленными. Чтобы повысить точность и фактическую достоверность ответов, а также уменьшить вероятность появления несогласованных или выдуманных данных, можно улучшить промпты.
Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Однако, хотя промпт инжиниринг обладает множеством преимуществ, он также имеет свои ограничения. Для более молодых профессионалов начало карьеры в промпт-инжиниринге может быть стратегическим ходом. Это довольно новая область, что означает не такой большой конкурс и больше возможностей выделиться. Кроме того, эта роль, вероятно, станет ещё более значимой при дальнейшем развитии ИИ.
Нулевой уровень адаптации: использование готовых технологий
Промпт (от англ. prompt — «подсказка») — это текстовое описание задачи, которую необходимо выполнить с помощью ИИ-модели. Это запрос, который задается модели для генерации текста, изображений, кода или других видов контента. Целью данной практики было изучение возможностей и эффективности генеративных ИИ-моделей в контексте задачи суммаризации текста. Основной акцент делался на сравнении различных подходов и моделей, их применимости и результативности.
Например, с системным сообщением для спецификации поведения («ты топовый маркетолог») и с сообщением от пользователя для определения задачи («придумай маркетинговую стратегию для повышения продаж кредитных карт»). MySQL - это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации.
Это может быть полезно для создания диалогов, историй или игровых сценариев. В качестве упрощенного и более короткого варианта техники few shot prompting используется прямая инструкция (instruction prompting) с перечислением возможных вариантов ответа без подробных примеров. Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. Агенты — это глубокая промптовая настройка, которая «имитирует» у модели мыслительный процесс и дополнительно улучшает собственные ответы с помощью разных инструментов. Практика показала, что генеративные ИИ-модели демонстрируют высокий потенциал в задаче https://futurism.com/artificial-intelligence автоматической суммаризации текста.
Промпты могут включать текст, изображения, аудио или другие модальности, которые задают контекст, ограничения и целевые характеристики для генерируемого выхода. Эффективное использование промптов требует глубокого понимания предметной области и возможностей модели, что позволяет настраивать ее поведение и получать желаемые результаты. Промпты играют ключевую роль в применении языковых моделей, систем генерации изображений, робототехнических приложений и других областях ИИ. В данной статье мы подробно рассмотрим мастерство создания промптов для нейросетей, акцентируя внимание на важности эффективного промпт инжиниринга в современных реалиях. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта.
3.1. Типы аналитических задач
Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Улучшение промптов (Prompt improvement) — буквально улучшение промптов для того, чтобы ИИ генерировал результаты более высокого качества.
Here's my website: https://futurism.com/artificial-intelligence