Notes

Примеры промптов Промпт-инжиниринг от Bithoven AI
С другой стороны, техника few-shot предполагает включение в промпт нескольких примеров, которые помогают языковой модели лучше понять контекст и правила, необходимые для генерации точного ответа. Это особенно полезно при выполнении более сложных задач, таких как классификация текстов или создание контента с определенным стилем и структурой. Важно отметить, что при использовании few-shot промптинга качество примеров играет критическую роль; чем лучше и более репрезентативны примеры, тем результативнее будет работа модели.
Помимо fluency repair, мы используем и классическую процедуру сбора данных для alignment — сравнение различных переводов с помощью асессоров-переводчиков. И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Кроме того, ясность запроса позволяет модели лучше понять контекст и сосредоточиться на нужных аспектах, что значительно повышает качество генерации текста. http://mbdou-vishenka.ru/user/SEO-Direction/ Если вам не помогли базовые рекомендации по улучшению промпта, попробуйте использовать более продвинутую модель. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений.
DeepSeek: Все, что нужно знать об этом ИИ чатботе
Эти и другие негативные обстоятельства также заметно усиливаются вследствие общедоступности большинства LLM и недостаточной пока квалификации большинства категорий пользователей, включая государственных служащих. Одной из самых распространенных ошибок при создании промптов является неопределенность запроса, которая может привести к неясным или недостаточно информативным ответам. Когда запрос формулируется слишком расплывчато, модель не может сосредоточиться на конкретных аспектах, что часто приводит к размытым и в общем-то бесполезным ответам. Например, запрос «Расскажи о климатических изменениях» не дает модели четкого направления для анализа и не уточняет, какова именно тема обсуждения. В этом случае лучше использовать более конкретные формулировки, такие как «Объясни влияние человеческой деятельности на глобальное потепление за последние 50 лет».
Few-Shot Prompting
Формат диалога позволяет ChatGPT отвечать на последующие вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. У вас больше не будет необходимости запоминать все доступные параметры и стили модели.
Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.

Поэтому завершает процесс создания документа его финальное редактирование, которое, как правило, проводится вручную. При подобном подходе большие языковые модели выступают в руках государственного и (или) муниципального служащего в качестве мощного и эффективного интеллектуального инструмента. В результате применения интеллектуального реферирования необходимый документ (отчет, обзор, аналитическая записка, реферат или иной документ) готовится за существенно более короткое время. Как правило, состав промпта, его формат и количество компонентов зависят непосредственно от типа решаемой задачи. Как показывает практика, работу с моделями следует начинать с самых простых промптов и усложнять их, добавляя по мере необходимости новые элементы и требуемый контекст для получения более точных конечных результатов. http://srv29897.ht-test.ru/index.php?subaction=userinfo&user=SERP-Clicks Промпт-инжиниринг позволяет более углубленно изучать и понимать потенциал и https://cmu.edu/artificial-intelligence/ ограничения возможностей LLM и их использования в системах генеративного ИИ.
Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ. Настройте ваши запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. Специфичные запросы помогают модели сосредоточиться на предоставлении лаконичных ответов. Предоставьте контекстуальную информацию, чтобы сузить область ответа модели. Четкий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса. Пользовательские запросы — это вводимые пользователями команды, вопросы или заявления, которые побуждают ИИ выполнять действия или предоставлять конкретную информацию.
Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Ответ прост, и он не связан с тем, по какой причине лучше делать переводы отдельных предложений. Модель replit-code-v1-3b представляет собой 2.7B LLM, обученный на 20 языках из набора данных Stack Dedup v1.2. Falcon LLM - это фундаментальная большая языковая модель (LLM) с 40 миллиардами параметров, обученная на одном триллионе токенов. QA (англ. Question and Answer) переводится на русский как "Вопрос и ответ". Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT.
Поэтому в каждом случае стоит проводить эксперименты и оценивать качество на выборке примеров. Лучше решать эту задачу не как саммаризацию информации, а как извлечение конкретных полей инвойса и формирование финального ответа по заданному шаблону. Важные поля инвойса — это наименования продавца и покупателя, сумма, дата оплаты, дата выставления инвойса, описание товара/услуги по инвойсу. Иногда чтобы улучшить качество итогового решения и пользовательского опыта, исходную задачу стоит переформулировать, декомпозировать или вообще сузить до подзадачи. В зависимости от решаемой задачи вы можете столкнуться с тем, что модели разных вендоров (например, OpenAI vs Anthropic vs Google) могут давать существенно разное качество. Улучшением промптов следует заниматься, когда LLM уже показывает нормальные результаты, но доля верных ответов все еще ниже целевого уровня.
И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Поэтому в какой-то момент мы приняли решение больше не развивать модели перевода отдельных предложений, а сосредоточиться на решении более актуальной (и технически сложной) задачи контекстного перевода. В целом, конечно, результаты сильно зависят от языкового направления.
Оба подхода могут значительно расширить возможности пользователей при работе с ИИ, позволяя адаптировать методы взаимодействия в зависимости от конкретных потребностей. Большие языковые модели в предлагаемом подходе выступают мощным инструментом в руках пользователя, значительно повышающим эффективность управленческой деятельности. В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, языковые модели (LLM) играют ключевую роль в генерации текста, обработки естественного языка и автоматизации различных задач. В этой статье мы рассмотрим, как можно оптимизировать ваш prompt для улучшения результатов, получаемых от LLM. При автоматической генерации промптов производится поиск оптимальных вариантов решений поставленных задач с использованием LLM. В этом случае большая языковая модель генерирует варианты инструкций для дальнейшего решения задачи на основании исходных данных (набора промптов).
ИИ способен адаптировать уровень сложности вопросов, начиная с простых задач и доходя до более сложных, что помогает создать индивидуальный подход к обучению. Например, студенты могут дать модели свои записи и попросить создать тест, который соответствует их подготовке. Таким образом, использование ИИ не только экономит время, но и делает процесс обучения https://deeplearning.ai более эффективным и личностно ориентированным.
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.
Here's my website: http://srv29897.ht-test.ru/index.php?subaction=userinfo&user=SERP-Clicks