Notes

Основы промптинга
Как и в любом деле, в написании промптов уже появились некоторые устоявшиеся методы. На самом деле, техник большое множество, но мы выделили самые популярные и полезные. Если вы добавите больше примеров, вы можете получить еще лучшие результаты.
Что дальше? Тренды и техники оптимизации LLM
Промпт-инженеринг - это не просто наука, это настоящее искусство, требующее практики и постоянного совершенствования. Модель не очень хорошо работает с количеством слов в ответе, однако всегда четко выполняет запросы на количество предложений или абзацев. https://bkk.tips/forums/users/seo-elevate/ Не обращая слишком много внимания на точность вывода выше, о которой мы поговорим позже, модель попыталась сжать параграф в одно предложение. Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это значит, что она случайным образом запомнит ответ на какой-либо вопрос и будет отвечать так в любых ситуациях.
Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).
Почему это важно? http://lovewiki.faith/index.php?title=madsenharvey3273
Подумайте о том, насколько конкретным и детальным вы хотите быть. Включение слишком многих дополнительных деталей не всегда является хорошим подходом. Детали должны быть соответствовать задаче и способствовать её выполнению. Мы настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений. Хотя базовые примеры были интересными, в этом разделе мы рассмотрим более продвинутые техники формулировки запросов, которые позволяют нам решать более сложные и интересные задачи. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности.
Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции ("Complete the sentence"). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели https://arxiv.org/list/cs.AI/recent выполнения задачи называется промпт инжинирингом.
Chain of Thought Prompting – это техника, которая заставляет ChatGPT показывать ход своих рассуждений. При создании контента критически важно добавлять в промпты стиль и дескрипторы. Это помогает получать тексты с нужным тоном и уровнем экспертности. В своей практике я постоянно сталкиваюсь с тем, что даже опытные предприниматели и маркетологи используют лишь 10-15% возможностей ChatGPT. Большинство ограничивается простейшими запросами вроде "напиши текст о..." или "создай план для...". Результат предсказуем – шаблонные ответы, которые не приносят реальной пользы бизнесу.
Важно помнить, что сами примеры могут быть даже с ошибками – главное, чтобы был задан правильный формат ответа. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. 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.
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 https://ai.facebook.com или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт?
Примеры промптов
Пошаговое руководство с примерами для тех, кто хочет эффективно использовать ИИ в работе. Prompting — это процесс подачи нейросети определенных данных или контекста. В машинном обучении, особенно при работе с языковыми моделями, prompting используется для задания конкретной задачи, которые должен выполнить ИИ. Промтинг может включать текстовые подсказки, инструкции или примеры. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Например, для решения задачи необходимо использовать законы физики.
Прописывайте в промпте инструкции, заставляющие модель самостоятельно оценивать свои ответы. Например, дайте ей инструкцию делать пометки в части ответов, в которых она не уверена. Основное отличие от Chain-Of-Thought промптинга в том, что модель, в ходе рассуждения, не делает выводы самостоятельно. Модель опирается на какие-то известные ей факты, и выстраивает из них логическую цепочку, приводящую к конкретному ответу.
My Website: http://lovewiki.faith/index.php?title=madsenharvey3273