Notes

Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр
Еще один важный аспект — развитие мультимодальных моделей, которые работают не только с текстом, но и с изображениями, звуками и видео. Это потребует новых подходов к проектированию промптов, где в одном запросе необходимо комбинировать текстовые инструкции с визуальными или звуковыми подсказками. Программирование также включает задачи, связанные с обучением новых сотрудников.
Учитывайте контекст и специфические требования задачи, для которой он создается. Например, для обработки запроса на возврат товара можно использовать цепочку промтов, в которую входит запрос информации о заказе, причинах возврата и предпочтительном способе возмещения. Избегайте жаргона и сложных терминов, если они не являются необходимыми. Reflexion включает в себя оценку и пересмотр сгенерированных ответов для выявления и исправления ошибок. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе.
Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса
Промпт-инжиниринг может помочь создать персонализированные обучающие материалы, предложить примеры задач или объяснить сложные концепции простыми словами. Это https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ особенно важно при создании сложных текстов, программного кода или решений для бизнеса. Промпт — это основа любого взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом.
Такой перевод, строго говоря, содержит некоторое количество ошибок и неточностей (в том числе смысловых), и полноценным идеалом его считать нельзя. Хотя существует ли идеальный во всех компонентах перевод — вопрос открытый, ведь часть текстов очень тесно переплетены с культурными особенностями и не имеют иноязычных аналогов. Self-consistency и Reflexion – это методы, направленные на повышение точности и согласованности результатов. Self-consistency предполагает генерацию нескольких ответов на один и тот же запрос и выбор наиболее частого или согласованного ответа. Reflexion включает в себя оценку и пересмотр сгенерированных ответов для выявления и исправления ошибок.
http://okprint.kz/user/AEO-Authority/ Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт будет работать идеально с первого раза. https://www.saludcapital.gov.co/sitios/VigilanciaSaludPublica/Lists/Contactenos/DispForm.aspx?ID=756292 Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь. Можно представить, что ChatGPT — это машинист поезда, а промпт — это станция, с которой начинается поездка. Вы указываете стартовую точку (промпт), и ваши последующие запросы — это путевые точки, по которым машинист должен следовать. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization).
OpenAI открывает бесплатный доступ к модели o3-mini!
Процесс https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html итеративного улучшения дает достичь более высоких показателей точности и релевантности ответов. Составление эффективных промптов для ChatGPT - это и искусство, и наука. Когда вы задаете вопрос или даете инструкцию, то, как вы сформулируете свой запрос, может сильно повлиять на качество ответа. Чтобы получить точные, содержательные или творческие ответы, нужно понимать, что делает промпт хорошо работающим.
Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering).
Примеры эффективного использования контекста
Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок. 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.
My Website: https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html