Notes

От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей Хабр
Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Любая повторяющаяся ошибка — повод задуматься, как именно ее можно решить, чтобы упростить работу и сделать ответы нейросети точнее.
Как DeepSeek переписал правила игры в ИИ — и почему все последуют его примеру
Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Современные языковые модели (LLM) способны создавать ответы, которые выглядят логично и убедительно, но иногда они могут быть вымышленными. Чтобы повысить точность и фактическую достоверность ответов, а также уменьшить вероятность появления несогласованных или выдуманных данных, можно улучшить промпты.
Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи. Со временем поисковики подстроились под обычного пользователя и научились «угадывать», что он имел в виду, вводя текст «скачать бумер бесплатно» в поисковую строку. Агент повторяет цикл из «состояние — мысль — действие», пока не дойдет до финального ответа, а LLM реализует шаги с помощью промптов.
1.1. Типы трансформационных задач
Однако эффективность моделей может сильно варьироваться в зависимости от выбора конкретной модели, размера и качества обучающей выборки, а также от параметров обучения. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали.
Промпт представляет собой текстовую строку или фразу, которая подается на вход модели и определяет ее поведение при генерации текста. С одной стороны, такой уровень точности достаточен для большинства прикладных задач, с другой – позволяет избежать переобучения и излишней специфичности промптов. Библиотека промптов — это набор качественных промптов, которые можно использовать для обучения или тестирования языковой модели. https://www.metooo.es/u/67badb842ce0a84dc7a7d140 Важно понимать, что использование манипулятивных промптов с целью обхода цензуры может иметь серьезные последствия, как для пользователей, так и для разработчиков языковых моделей.
Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. Например, мы можем попросить нейросеть описать фотографию или придумать стихотворение на заданную тему. Промпты очень важны, потому что они направляют работу нейросети и помогают ей выполнять нужные задачи.
Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций. Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости https://paperswithcode.com к антибиотикам. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM.
В этих задачах мы извлекаем информацию, выявляем закономерности и делаем выводы на основе данных. Пройдите курс, чтобы научиться составлять наиболее эффективные промпты. https://www.webwiki.it/emnlp.org Модель может выдать неактуальную информацию, если промпт содержит устаревшие данные.

Говоря об искусственном интеллекте, чаще всего мы фокусируемся на алгоритмах, данных и вычислительных мощностях, поддерживающих такие системы. При этом мы не обращаем внимания на такую простую вещь, как запрос. Здесь мы проверяем соответствие контента заданным требованиям и стандартам. Эти задачи связаны с организацией диалога между системой и пользователем. "Если ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые."
Рассказываем, как языковые модели решают математические и логические задачи, если немного «подумают». Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. Вы также можете использовать базу знаний, чтобы изучить подробное руководство по работе с промптами и ознакомиться с тематическими примерами. Все эти техники можно использовать для простых диалогов с ChatGPT. Надо учитывать, что промптинг — это итеративная история, на которую может уйти много попыток.
Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах. Взаимодействие (Interaction) — этот промпт-паттерн фокусируется на улучшении динамики между пользователем и нейросетью. Таким образом общение с большой языковой моделью становится увлекательнее и эффективнее, что, опять же, полезно для чат-ботов. Промпт-паттерн помогает структурировать взаимодействие и делает ответы нейросети полезнее.
Homepage: https://paperswithcode.com