Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды
Иногда инструкции в конце промпта оказываются более значительными, чем в начале. Chain-Of-Thought сейчас является одной из самых популярных техник. Очень часто, задание роли может либо путать модель, либо вообще никак не влиять на ответ. Тут важно обстоятельно протестировать промпт на разных ролях, и сделать выбор.
Как стать мастером составления промптов?
Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. После анализа этих примеров, модель лучше понимает, как структурировать текст. А ещё какие элементы включить в письмо, чтобы оно выглядело профессионально и соответствовало требованиям. “Few-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг с несколькими примерами или дословно несколько выстрелов”. см пост 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. Вы узнаете, как превратить стандартные ответы в глубокую аналитику, как заставить нейросеть мыслить креативно и как избежать типичных ошибок, которые совершают даже опытные пользователи. Еще один распространенный совет при разработке промптов – избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. 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. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. При использовании промтов Few-shot в слишком сложных задачах модель может переобучиться. Это значит, что она случайным образом запомнит ответ на какой-либо вопрос и будет отвечать так в любых ситуациях. Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями. Мы рассмотрели основные аспекты, касающиеся создания промптов, включая их важность, основные принципы, пошаговое руководство и распространённые ошибки. Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий. Используя эти принципы и форматы, вы сможете создавать более эффективные промпты, которые помогут вам достигать желаемых результатов при взаимодействии с нейронкой.
Пример 1: классификация текста
Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”. Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Чтобы убедиться, что ответ модели соответствует намерениям пользователя, вы можете попросить её перепроверить и подтвердить с вами перед тем, как переходить к https://zdnet.com/ai следующим шагам. В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции. Эта мощная возможность уже активно используется разработчиками продуктов и искусственного интеллекта для экспериментов и создания полезных приложений. В https://syncedreview.com нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует.
- Когда языковая модель сталкивается с новыми или нестандартными запросами, она может испытывать трудности с созданием адекватных ответов.
- 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.
- Многократные диалоги, сложные инструкции и тщательно структурированные вводные и выходные данные.
- Few-shot prompting — это одна из методик, применяемых в машинном обучении и работе с языковыми моделями для улучшения их результатов при минимальном объеме данных.
- Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов.
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. Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов. 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 особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг – техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день – это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач. Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.