Notes

Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды
Возможно, вы можете попробовать добавить описания к меткам или добавить больше примеров в промпт? Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Недавно ко мне обратился владелец онлайн-школы, который тратил по 4-5 часов на редактуру текстов, сгенерированных нейросетью. После внедрения правильных техник составления промптов время на редактуру сократилось до 30 минут, а качество текстов значительно выросло.
ChatGPT обучение: главные ошибки начинающих пользователей нейросети
Вы также обнаружите, что для более сложных случаев просто предоставление инструкций будет недостаточно. Здесь вам нужно подумать больше https://fast.ai о контексте и разных элементах, которые можно использовать в промпте. https://medknigkiii-v-kemerovoo.ru/user/AEO-Genius/ Тратите часы на формулировку запросов, но результат не впечатляет? В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей.
Формулирование запроса
Если ваша задача сложная, разбивайте ее на несколько мелких шагов. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. В задачах генерации текста, таких как написание статей или составление резюме, позволяет модели создать более связный и релевантный текст, опираясь на предоставленные примеры. Фактически, одно из наиболее перспективных применений языковых моделей - это возможность сжатия статей и концепций в быстрые и легко читаемые резюме. Copilot - это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. Давайте попробуем базовую задачу сжатия текста с помощью промптов.
В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. https://heavenarticle.com/author/organicresults/ Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт?
Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Используя эти техники, вы https://ai.google/research/ сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы.

Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. Сжатие текста может иметь много разнообразных вариантов и применений. Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме. Давайте рассмотрим базовый пример задачи сжатия текста с помощью промптов.
Были достигнуты определенные успехи в задачах, требующих математических навыков. А пока давайте рассмотрим несколько простых примеров, чтобы продемонстрировать математические возможности. До сих пор вы использовали простые инструкции для выполнения задачи.
Read More: https://ai.google/research/