Промпт: управляющая инструкция для генеративных моделей искусственного интеллекта

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 к антибиотикам. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM.

С первого выстрела: zero/one/few shot prompting

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.

Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Базовые настройки и системные инструкции больших языковых моделей заточены под рядового пользователя и самые распространенные типы задач, которые он предположительно будет решать с их помощью. Поэтому стиль и формат ответа модели по умолчанию будут нормализованными и усредненными. Простые и короткие запросы к таким моделям вернут вам простые и стандартные ответы. Такие запросы называются zero-shot запросами (запросы без примеров). Это может быть полезно для создания диалогов, историй или игровых сценариев. В качестве упрощенного и более короткого варианта техники few shot prompting используется прямая инструкция (instruction prompting) с перечислением возможных вариантов ответа без подробных примеров. Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. Агенты — это глубокая промптовая настройка, которая «имитирует» у модели мыслительный процесс и дополнительно улучшает собственные ответы с помощью разных инструментов. Практика показала, что генеративные ИИ-модели демонстрируют высокий потенциал в задаче автоматической суммаризации текста. https://www.saludcapital.gov.co/sitios/VigilanciaSaludPublica/Lists/Contactenos/DispForm.aspx?ID=756292

От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей

Однако эффективность моделей может сильно варьироваться в зависимости от выбора конкретной модели, размера и качества обучающей выборки, а также https://cvpr.thecvf.com 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. Например, с системным сообщением для спецификации поведения («ты топовый маркетолог») и с сообщением от пользователя для определения задачи («придумай маркетинговую стратегию https://icml.cc для повышения продаж кредитных карт»). MySQL – это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации. Ваш первый запрос может принести вам не тот результат, что вы представляли. Через эти начальные попытки можно лучше понять, как модель ИИ отвечает на разный ввод и какие изменения могут улучшить ваши результаты. Создание эффективного запроса сродни созданию хорошего вопроса исследования. Он должен быть достаточно открытым, чтобы допустить глубокое изучение, но в то же время достаточно чётким, чтобы сфокусироваться на выбранной теме. Например, если вы хотите, чтобы ИИ написал стихотворение о весне, запрос «Напиши стихотворение» может дать неожиданные результаты. Для этого смотрим, какие потребуются навыки для решения этой задачи, сколько времени и человекочасов займет разработка. Поняв требуемый уровень, мы можем поставить себе дедлайны на проверку гипотезы и запланировать действия, если задача не решится выбранным способом. https://www.webwiki.it/quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ Ниже я расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. Исследователи используют инжиниринг промтов, чтобы расширить возможности LLM в решении различных задач, будь то ответы на вопросы или выполнение арифметических рассуждений. Разработчики применяют эти техники для создания надежных и эффективных методов взаимодействия с LLM и другими инструментами.