Notes

Промпт инжиниринг: оружие в мире искусственного интеллекта
Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций. Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM.
Текст, который будет отправлен нашим редакторам:
Ваш первый запрос может принести вам не тот результат, что вы представляли. Через эти начальные попытки можно лучше понять, как модель ИИ отвечает на разный ввод и какие изменения могут улучшить ваши результаты. Создание эффективного запроса сродни созданию хорошего вопроса исследования. Он должен быть достаточно открытым, чтобы допустить глубокое изучение, но в то же время достаточно чётким, чтобы сфокусироваться на выбранной теме. Например, если вы хотите, чтобы ИИ написал стихотворение о весне, запрос «Напиши стихотворение» может дать неожиданные результаты.
С его помощью можно достичь более предсказуемых и целенаправленных результатов, что открывает новые возможности для создания инновационных продуктов и решений в области искусственного интеллекта. Чтобы повысить точность и фактическую достоверность ответов, а также уменьшить вероятность появления несогласованных или выдуманных данных, можно улучшить промпты. Запросы схожи с вопросами или командами, которые вы бы дали человеку-ассистенту. Промпт инжиниринг основан на использовании специальных инструкций, известных как «подсказки» или «промпты» (prompts).
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. Несмотря на то что языковые модели обучаются генерации естественного языка и связанным задачам, они также способны выполнять классификацию и другие задачи обработки естественного языка (NLP). Семантика ввода (Input semantics) связана с тем, как нейросеть воспринимает и обрабатывает промпт. В качестве примера можно привести создание метаязыка для взаимодействия с большой языковой моделью.
Неясные или слишком общие запросы
Для этого смотрим, какие потребуются навыки для решения этой задачи, сколько времени и человекочасов займет разработка. Поняв требуемый уровень, мы можем поставить себе дедлайны на проверку гипотезы и запланировать действия, если задача не решится выбранным способом. Ниже я расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Говоря об искусственном интеллекте, чаще всего мы фокусируемся на алгоритмах, данных и вычислительных https://ai100.stanford.edu мощностях, поддерживающих такие системы. При этом мы не обращаем внимания на такую простую вещь, как запрос. Здесь мы проверяем соответствие контента заданным требованиям и стандартам. Эти задачи связаны с организацией диалога между системой и пользователем. "Если ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые."
Помните, что эффективное взаимодействие с языковыми моделями основано на ясности, уважении и сотрудничестве. Избегайте манипулятивных промптов и сосредоточьтесь на создании качественных запросов, которые помогут вам получить нужную информацию или достичь желаемых результатов. Эти промпты устанавливают определенные ограничения или условия для генерации текста, что может быть полезно для контроля над стилем, форматом или содержанием выходных данных. Использование генеративных ИИ-моделей в задаче суммаризации текста представляет собой перспективный исследовательский и практический направление. В дальнейшем планируется расширение экспериментов на более широкий спектр текстовых данных и моделей для получения более точных и обобщенных результатов. В рамках практики было исследовано применение генеративных искусственных интеллект-моделей (ГИИ) для задачи автоматической суммаризации текста.
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). Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.
Специалисты называют промпт-паттерны новыми шаблонами проектирования — теми самыми, которые используются в программировании. Как и шаблоны, паттерны можно использовать повторно, и они сильно облегчают промпт-инженерам жизнь. Причем сравнивая эти два инструмента, специалисты отталкиваются от идеи, что промпты превратились в своего рода язык программирования, где в качестве кода используется человеческая речь. В начале они должны были формировать эффективные запросы, но сейчас в их работу входит понимание логики ИИ, направление хода его обучения и изменение его параметров для оптимизации его производительности. Всё это делает промпт-инжиниринг динамической и волнующей областью, идеальной для тех, кто любит учиться и привносить новое. Дайте модели ИИ ваш запрос и подметьте любые расхождения с вашими прогнозами.
Помните, что ваше творчество и креативность — это те элементы, которые делают процесс создания промптов по-настоящему увлекательным. Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. Во-первых, создание эффективных промптов может требовать некоторого технического искусства и экспериментирования.

https://auslander.expert/ 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://ai100.stanford.edu