Notes

Основы промптинга
Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Чем больше вы будете практиковаться, тем лучше станут ваши навыки. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного.
Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. https://farangmart.co.th/author/google-boost/ Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы.
Генерация кода
Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Существует множество способов улучшить вышеуказанные результаты, но это уже является весьма полезным. Не придавая чрезмерного значения точности https://deepmind.com/blog вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение.
Промтинг Few-shot промтинг можно использовать как технику для обучения в контексте, где для повышения качества результатов модели предоставляются примеры, на которых она обучается. Однако, на седьмом шаге, модель делает выбор в пользу Ивана, получив новые факты и забыв о своих предыдущих рассуждениях. http://topspeed.lv/user/Organic-Wins/ Конкретные примеры могут помочь модели лучше усвоить контекст задачи. Чтобы направить мыслительный процесс модели, пишите инструкции от общего к частному или наоборот.
Примеры служат контекстом для последующих задач, в которых мы хотим, чтобы модель генерировала ответы. Похоже, что использование few-shot промптинга недостаточно для достижения надежных ответов на такие задачи рассуждения. Если мы рассмотрим это ближе, то можно увидеть, что задача, которую мы представили, включает в себя несколько более сложных этапов рассуждения. Другими словами, возможно, будет полезно разбить проблему на более простые шаги и показать их модели.
Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах. Несмотря на огромные обучающие https://machinelearningmastery.com данные, модель может извлечь пользу из дополнительной информации, полученной из специализированных областей. Таким образом, RAG помогает, предоставляя более точные и контекстуально релевантные ответы, уменьшая неоднозначность и предположения, смягчая галлюцинации. Промпты с несколькими примерами (Few-shot prompting) включает в себя демонстрацию конкретных нюансов или выделение сложностей задачи путем показа нескольких примеров. Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста.
В задачах генерации текста, таких как написание статей или составление резюме, позволяет модели создать более связный и релевантный текст, опираясь на предоставленные примеры. Можно давать примеры предыдущих текстов или ссылки на источники с подзапросом “напиши в таком же стиле”. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. В данном примере отсутствует последовательность формата промпта, но модель всё равно верно ответила.
Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. В качестве промпт-инженера вам нужно стать лучше в предоставлении более точных инструкций.
Пошаговое руководство по созданию эффективных промптов
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).

Когда у вас есть большая задача, включающая множество различных подзадач, вы можете попробовать разбить задачу на более простые подзадачи и постепенно улучшать результаты. Это позволяет избежать слишком большой сложности в процессе проектирования промпта с самого начала. На данном этапе уже становится очевидным, что улучшение формулировки запросов помогает достичь лучших результатов в различных задачах.
Website: https://machinelearningmastery.com