Notes

Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought Я зерокодер
Расширить возможности промтинга Zero-shot можно с помощью настройки инструкций — дообучения моделей на наборах данных, описанных через инструкции. Большие языковые модели (LLM), такие как YandexGPT, настроены на выполнение инструкций и обучены на больших объемах данных. Масштабное обучение дает использовать модели в режиме Zero-shot, который предполагает, что имеющих у модели данных достаточно для решения определенных задач. Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot. В этом промте мы не предоставили модели никаких примеров текста с классификациями, но модель уже понимает, что такое «настроение».
Пример
Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. http://oldgroup.ge/test/user/Search-Savvy/ В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен. Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах.
Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. Также важно учитывать, что языковые модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что может влиять на качество и объективность ответов. Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу.
"Zero-shot prompting" переводится на русский как "Промптинг без примеров или https://paperswithcode.com дословно нулевой выстрел". Он может использоваться для создания интерактивных учебных материалов, автоматического оценивания заданий и предоставления помощи студентам.
One-shot и few-shot подходы: с примерами
Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров. Он применяется в бизнесе для автоматизации различных процессов. Например, модели могут использоваться для автоматического ответа на вопросы клиентов, генерации контента или анализа данных. Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных. https://www.immo-web.ro/user/profile/364217 Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка.
В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Вместо этого модель использует обобщенные знания, полученные во время обучения на своих серверах, чтобы понять и выполнить новую задачу.
One-shot и few-shot подходы: с примерами
Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.
Read More: https://www.immo-web.ro/user/profile/364217