Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

В настоящее время наиболее активно используются следующие типы промптов. Ключевой составляющей генеративного искусственного интеллекта являются большие языковые модели (large language models, LLM). http://humanlove.stream//index.php?title=reecerandolph6770 Подобные модели, например, показали свою эффективность в научных исследованиях [Брагин и др. 2023], при прогнозировании сложных экономических систем в современных условиях [Бахтизин 2013], а также при разработке концепции социального искусственного интеллекта [Петрунин 2023]. При правильном обучении они могут обрабатывать практически любые запросы. Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются. Обращайте внимание не только на генерацию текста, но и на то, как модель это делает, какие ошибки допускает при обучении и где достигает своих пределов. Все эти детали помогут вам расширить горизонты работы с языковыми моделями. Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. При настройке контрольных точек важно создать детальное описание задачи и учитывать скорость обучения.

Сжатие текста

Первичные гипотезы, которые с помощью https://lilianweng.github.io/lil-log/ больших языковых моделей верифицируются. При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток. На практике чаще всего вы не можете предсказать, как будет выглядеть наиболее эффективное решение задачи. 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. Каждый из этих элементов играет важную роль в процессе генерации текста, и если вы научитесь правильно их применять, это откроет перед вами новые горизонты возможностей. Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео.

Что происходит при использовании примеров?

Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Несмотря на то что языковые модели обучаются генерации естественного языка и связанным задачам, они также способны выполнять классификацию и другие задачи обработки естественного языка (NLP). В этой области в настоящее время достигнуты определенные успехи, например, при генерации программного кода на языках программирования и в решении некоторых математических задач. Бо́льшая часть наших датасетов — это off-policy-генерации разной природы (данные под исправление ошибок fluency + данные неструктурированных сравнений). Поэтому для прямого использования и более точной балансировки таких данных мы используем off-policy-методы и обучение напрямую на данных триплетов. Классическая схема такого алайнмента представляет собой сравнение ответов модели с помощью оценок человека и обучение на парах/множествах отранжированных ответов. Технически подобное обучение, как правило, реализуется с помощью обучения модели награды (reward model) и последующей RL-оптимизации (PPO и прочих), либо полностью off-policy-обучением в режиме contrastive learning. В таком случае в качестве обучающих сэмплов берут напрямую оценки и ранжирования людей. Напомню, подавляющее большинство переводных данных — это параллельные предложения. С другой стороны, техника few-shot предполагает включение в промпт нескольких примеров, которые помогают языковой модели лучше понять контекст и правила, необходимые для генерации точного ответа. Это особенно полезно при выполнении более сложных задач, таких как классификация текстов или создание контента с определенным стилем и структурой. Важно отметить, что при использовании few-shot промптинга качество примеров играет критическую роль; чем лучше и более репрезентативны примеры, тем результативнее будет работа модели. В вашем распоряжении все настройки нейросети и большая библиотека фильтров, отсортированных по категориям. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. Существует множество способов улучшить вышеуказанные результаты, но это уже является весьма полезным. Этот метод заключается в последовательной детализации задачи, что позволяет LLM улучшать свои результаты на основе обратной связи с пользователем. Дав модели указания и то, что вы хотите достичь, — “Write”, “Classify”, “Summarize”, “Translate”, “Order” (или их русские аналоги) и т. В этом случае следует стараться быть предельно конкретными и точными при написании таких промптов. Чем более подробными и детальными они будут, тем лучше будут результаты. Это исследование решает проблему оптимизации техник RAG для улучшения производительности LLM. Оно систематически оценивает существующие методы, предлагает инновационные комбинации и демонстрирует значительные улучшения в показателях производительности. 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. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Для лучшего понимания логики процессов развития и применения LLM на Рисунке 1 приведено их сегодняшнее многообразие в виде дерева, учитывающего их эволюцию и взаимосвязи. https://medknigkiii-v-kemerovoo.ru/user/Google-Boost/