Для того чтобы модель умела связывать слова в предложения подобно людям, нужно показать ей большое количество реальных текстов. Например, та же GPT-3 обучалась на сотнях миллионов примеров из интернета и книг. Укажите адекватный контекст, а также требования к выходным данным, формулируя подсказку. Например, вам нужен список самых популярных фильмов 1990-х годов в виде промт инженер обучение таблицы. Чтобы получить точный результат, вы должны четко указать, сколько фильмов нужно включить в список, а также желаемое форматирование таблицы. Формулируя подсказку, точно составьте желаемый ответ, чтобы избежать неправильной интерпретации от ИИ.
Таблица: популярные курсы по Prompt Engineering
А вот solution architector, скорее всего, будет выбирать между другими вариантами — «exactly» либо «at least». Вариант «at most once» — это, очевидно, ошибка, потому что мы не можем себе позволить собрать с камеры не все фреймы. Можно заставить модель, чтобы она от роли архитектора говорила, Методология программирования что «at most once» – это плохая идея. Следующая техника — chain of thoughts или цепочка мыслей.
Исправление промптов с использованием LLM
Благодаря интеграции извлеченной информации в процесс генерации, он обеспечивает высокую релевантность и информативность ответов на запросы пользователей. Prompt engineering — это важный навык, необходимый для эффективного взаимодействия с языковыми моделями. Применяя описанные рекомендации, вы сможете создавать более точные и релевантные запросы, что приведет к получению качественных ответов. Это поможет вам использовать возможности искусственного https://deveducation.com/ интеллекта на полную мощность.
Интеграция с крупными языковыми моделями (LLM)
Главное, чтобы модель поняла, что вот тут — инструкция, а вот тут — контекст. Контекст, который мы хотим учесть, тоже можно скармливать модели. Он поместится в окно текста, и модель будет на него опираться. Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию – фокусируясь на том, что не нужно делать. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства. Наш исследовательский ассистент звучит слишком технически, верно?
Инженеры по составлению запросов улучшают взаимодействие с моделями AI, оптимизируют работу ИИ. Инженеры по составлению запросов могут помогать моделям AI работать более эффективно, снижая потребность в ресурсах и улучшая качество результатов. Это становится критически важным в условиях роста объемов данных и потребностей в быстрой обработке информации. Они могут анализировать большие объемы данных и генерировать отчеты. Инжиниринг помогает создавать запросы для получения полезной аналитики, которая может использоваться для принятия бизнес-решений.
Она даже даёт рекомендацию выбрать не «at least once», а «exactly once». Ассистент предупреждает, что в этом случае могут быть дубликаты. Например, в Kafka есть такая фича, как гарантия доставки – delivery semantic. Если коротко, это стратегия, как сообщения будут отправляться и получаться.
- Да, искусственный интеллект разрастается, но он не вытесняет людей с их привычных рабочих мест, а создаёт новые востребованные профессии, которым самое время обучиться.
- Такой промпт с высокой вероятностью даст более корректный ответ.
- Этот подход к формулированию запросов к языковым моделям, таким как GPT-3 или ChatGPT, играет важную роль в обеспечении точности и эффективности взаимодействия с такими системами.
- В этом случае мы обращаемся к LLM с запросом о таком изменении нашего промпта, чтобы он был максимально полезен.
- Инженеры подсказок используют творческий подход и метод проб и ошибок для создания коллекции входных текстов, поэтому генеративный ИИ в приложении работает должным образом.
Соответственно, возможно использовать LLM для ускорения и удешевления процесса разметки данных. В таком случае мы полагаемся на тот факт, что такая модель видела очень большой объем информации и имела в обучении схожие задачи. Основные классы задач, для которых возможно использование LLM в разметке данных, принадлежат задачам обработки естественных языков (NLP, Natural Language Processing). » является примером так называемого «zero shot» запроса. Соответственно, дополнительной информации на вход мы подавать не будем.
Как представители бизнеса, так и отдельные разработчики, оценив всю пользу чат-ботов и прочих умных помощников, теперь ищут способы улучшить с их помощью эффективность своей работы. В остальном предложений так мало, что сделать некие выводы по отечественному рынку сложно. Все зависит, как активно российские IT-компании будут инвестировать деньги в разработку и использование языковых моделей.
Как было рассмотрено ранее, промпт может сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Хотя эти компоненты не являются обязательными, это является хорошей практикой, поскольку чем более конкретными вы будете в инструкции, тем лучше результаты вы получите. Ниже приведен пример того, как это может выглядеть при использовании более структурированного промпта. Подсказки по цепочке рассуждений – это процесс, в котором вы взаимодействуете с генеративным ИИ так, как это необходимо для достижения ваших целей.
По умолчанию AI настроен избегать подобных потенциально опасных, дискриминирующих, нетолерантных ответов на вопросы, но вот таким нехитрым образом можно это ограничение обойти. Он играет основную роль в улучшении работы моделей искусственного интеллекта. Благодаря итеративному процессу анализа и корректировки промтов, возможно значительно повысить точность и релевантность ответов AI. Это важно в профессиональных и научных областях, где требуется высокая степень достоверности и точности информации.
Разработка и обучение ИИ — это определённо передовое направление цифровой индустрии, которого не стоит бояться. Да, искусственный интеллект разрастается, но он не вытесняет людей с их привычных рабочих мест, а создаёт новые востребованные профессии, которым самое время обучиться. В любом случае нейросети сейчас на пике популярности, а системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными.
Примеры могут демонстрировать, какого рода ответ вы хотите получить. Чтобы стать инженером быстрой разработки, надо разобраться, как создавать промпты, которые помогают языковым моделям, таким как GPT-3 и GPT-4, генерировать осмысленные ответы. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций. Если нужно, чтобы модель основывалась только на своих знаниях, то делаем zero shot. Если хотим дать референс, например, пример стиля рассылок, то даём информацию.
Если упрощенно, то в такой модели мы пытаемся смоделировать вероятность того или иного текста. Например, мы хотим понять, как продолжить предложение «мама мыла». У нас есть вся сила великого и могучего русского языка. Конечно, вероятный вариант следующего слова — «раму». Собственно, этот класс моделей и должен давать ответ, какие варианты вероятны, а какие слишком уж экзотичны или вовсе неверны. Простым примером, на который можно ориентироваться для понимания, является классический T9, который есть практически в каждом телефоне.
Весьма популярный подход (на момент написания материала). Здесь уже используются некоторые автоматизированные подходы по улучшению промптов. Есть множество подходов к тому, чтобы автоматически подбирать наиболее подходящий промпт. Многие из них сконцентрированы на максимальной автоматизации этого процесса. Давайте подадим в LLM несколько одинаковых (или очень похожих) промптов.