Notes

Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM
С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных). Гораздо больше таких данных можно получить, если искать параллельные предложения, а не полные документы. Предложения переводятся чаще, а их переводы обычно «выровнены» — меньше перестановок блоков и добавления какой-либо дополнительной информации (она, очевидно, вредит моделям и добавляет дополнительный шум в обучающую выборку).
Полезные ссылки для того, чтобы улучшить промтинг
Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Мы можем явно показывать модели примеры не очень хороших по гладкости переводов и примеры исправлений, а также одновременно оптимизировать вероятность исправления и дебустить вероятности плохого ответа. Например, результат модели GPT-4 будет почти всегда превосходить по качеству результат модели GPT-3.5. Для более сложных запросов, где возможны варианты ответа, лучше использовать несколько примеров, чтобы продемонстрировать модели ожидаемую вариативность, и тщательно подобрать эти примеры.
Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи.
Создание системы идейных агентов с AutoGen: разработка ИИ-агентов для мозговых штурмов и обсуждений идей.
Эти запросы играют ключевую роль в получении полезных и точных ответов от ИИ. Системные запросы представляют собой предустановленные инструкции, которые помогают ИИ понимать, как ему действовать. Они могут содержать фоновую информацию, правила или ограничения, чтобы ответы ИИ соответствовали вашим требованиям, задавая тем самым тон и стиль сообщений. Проще говоря, запрос — это то, что вы передаете ИИ для получения конкретного ответа или результата. Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов.
В этой статье мы разберем один из продвинутых подходов — Fine-tuning LLM (дообучение большой языковой модели). Проектирование запросов включает в себя формулирование правильных вопросов или инструкций, чтобы добиться наилучших ответов от ИИ. Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов.
В этом случае используется подход, называемый «дерево мыслей», при использовании которого производится обобщение цепочек смыслов. На Рисунке 2 представлены возможные варианты конструирования промтов при использовании ТоТ. Более продвинутым методом оптимизации запросов является метод самосогласованности, в котором используются нескольких различных путей рассуждений (промптов) методом few-shot CoT, а затем выбираются наиболее согласованные ответы. Это помогает улучшить производительность СоТ-метода в задачах, связанных с арифметикой и здравым смыслом, когда выбирается преобладающий ответ, который становится окончательным. Использования LLM предполагает нахождение ответов на вопросы о содержании большого текстового документа.
Но при https://openai.com этом она явно недообучена под задачу, поэтому у неё возникают большие сложности с полным сохранением смысла без переписывания. http://lideritv.ge/index.php?subaction=userinfo&user=SEO-Hacks При этом часто встречаются грубые ошибки, которых никогда не допустил бы человек или отдельный переводной трансформер. Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Получается, если мы хотим иметь доступ к быстрому и доступному пользовательскому переводу хорошего качества, нам нужно делать отдельные модели для перевода.
Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. Остаётся оценка людьми как самая честная (и интерпретируемая) метрика качества. Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is.
Прямая инструкция (instruction prompting). Пример с извлечением данных (модель ChatGPT-4o)
Вашей задачей как промпт-инженера является совершенствование способа предоставления более точных инструкций. В таких ситуациях важно также учитывать контекст и использовать разные элементы в промпте. Другие элементы, которые вы можете предоставить, это входные данные или примеры. https://www.askmeclassifieds.com/user/profile/1557938 Бизнес-моделей функционирования компаний и их капитализацию, начинает трансформировать отдельные отрасли экономики.
Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы становится неотъемлемой частью стратегии многих компаний по всему миру. Наиболее заметными областями применения являются обработка клиентских запросов и автоматизация маркетинговых стратегий. Здесь ключевую роль играет промпт-инжиниринг, процесс создания и оптимизации текстовых запросов для языковых моделей. Правильно сформулированные промпты позволяют ИИ-системам более точно и эффективно реагировать на потребности пользователей, повышая общую производительность. Поэтому в качестве первого шага перехода к переводчику документов мы решили свести задачу к переводу параграфов или цепочки параграфов (примерно до тысячи токенов). С одной стороны, такая постановка задачи проще для оценки качества, сбора данных и моделирования.
Read More: http://lideritv.ge/index.php?subaction=userinfo&user=SEO-Hacks