Notes

Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought Я зерокодер
В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Вместо этого модель использует обобщенные знания, полученные во время обучения на своих серверах, чтобы понять и выполнить https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ новую задачу.
подробнее тут Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought
В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. тут Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности. Работа подхода основана на использовании контекста и правильной формулировки запроса (prompt). Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах.
Расширить возможности промтинга Zero-shot можно с помощью настройки инструкций — дообучения моделей на наборах данных, описанных через инструкции. Большие языковые модели (LLM), такие как YandexGPT, настроены на выполнение инструкций и обучены на больших объемах данных. Масштабное обучение дает использовать модели в режиме Zero-shot, который предполагает, что имеющих у модели данных достаточно для решения определенных задач. Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot. В этом промте мы не предоставили модели никаких примеров текста с классификациями, но модель уже понимает, что такое «настроение».
Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. Также важно учитывать, что языковые модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что может влиять на качество и объективность ответов. Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу.
Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров. Он применяется в бизнесе для автоматизации различных процессов. https://dolan-globalweboptimization.technetbloggers.de/ovladeite-magiei-midjourney-podrobnoe-rukovodstvo-ot-tekstovykh-podskazok-do-vizual-nykh-effektov-ii-midjourney-na-vc-ru-1741783713 Например, модели могут использоваться для автоматического ответа на вопросы клиентов, генерации контента или анализа данных. Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка.
Zero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые возможности для использования искусственного интеллекта в различных сферах. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы. В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен.
Что нужно знать о промте
Оптимизация инструкций привела к улучшению в области нулевого обучения в исследовании Wei et al. (2022). Термин "оптимизация инструкций" представляет собой концепцию настройки моделей на наборах данных, описанных при помощи инструкций. Этот недавний подход позволяет моделям, таким как ChatGPT, демонстрировать такие способности.
"Zero-shot prompting" переводится на русский как "Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел". Он может использоваться для создания интерактивных учебных материалов, автоматического оценивания заданий и предоставления помощи https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html студентам.
Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought
Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.
Here's my website: https://anotepad.com/notes/j8g24idc