Осваиваем промпт-инжиниринг в 2024 году AI Тренды

Теперь давайте поговорим о популярной технике формулировки промптов, которая называется "цепочка мыслей" (chain-of-thought prompting), и которая получила большую популярность. В данной статье мы подробно рассмотрим мастерство создания промптов для нейросетей, акцентируя внимание на важности эффективного промпт инжиниринга в современных реалиях. Few-shot prompting — это одна из методик, применяемых в машинном обучении и работе с языковыми моделями для улучшения их результатов при минимальном объеме данных. Эта техника особенно актуальна в контексте использования больших языковых моделей (LLM), таких как GPT. В данной статье мы подробно рассмотрим, что представляет собой few-shot prompting, его преимущества, примеры применения и особенности. Один из лучших способов получить от модели конкретные ответы - это улучшить формат промпта.

Anthropic предлагает новый способ защиты больших языковых моделей от джейлбрейка

Очевидно, нельзя рассчитывать на правильность законов, которые модель попробует вывести самостоятельно. А вот попросить модель, опираясь на конкретные законы, решить задачу - вполне. Корректность ответа будет выше, чем в простом Chain-Of-Thought, ведь тут не будет искажения каких-либо фактов действительности. Наш исследовательский ассистент звучит слишком технически, верно? Хорошо, давайте изменим это поведение и научим систему давать более доступные ответы. Одна из самых недооцененных функций ChatGPT – это возможность назначать ему определенную роль. Когда вы просите нейросеть "действовать как эксперт", вы получаете совершенно https://aitopics.org   другой уровень ответов. 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.  AUSLANDER.EXPERT Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).

• Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы.
• Всегда пишите, что модель не должна обсуждать или генерировать.
• Некоторые модели могут быть восприимчивы к расположению инструкций в промпте.

После того как вы создали промпт, протестируйте его на модели и посмотрите, как она работает. Если результаты не соответствуют ожиданиям, попробуйте доработать промпт, добавив больше деталей или изменив тон и стиль. Всегда лучше прописать в промпте хотя бы примерный желаемый размер ответа. Иначе можно столкнуться с тем, что в одном запросе вы получите целую статью, а в другом - пару предложений.

Как DeepSeek переписал правила игры в ИИ — и почему все последуют его примеру

Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции ("Complete the sentence"). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели выполнения задачи называется промпт инжинирингом. То есть, мы используем несколько примеров входных и выходных данных, чтобы обучить модель. Были достигнуты некоторые успехи в задачах, связанных с математическими возможностями. Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии. Пока что мы рассмотрим  несколько базовых примеров для показа математических возможностей. Благодаря возможности работы с минимальным объемом данных, метод оптимизирован для работы на больших диалогах без потери контекста и скорости/точности выполнения. При классификации текста подход может помочь модели правильно определить категорию текста, предоставив всего несколько примеров текстов с метками категорий. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного 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 вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. 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. Например, если вы прости модель написать рассказ в стиле Агаты Кристи, дайте в качестве примеров пару кусков текста данного автора. В следующем разделе мы рассмотрим еще более продвинутые концепции и техники промпт-инженерии для улучшения результатов при выполнении всех этих и более сложных задач. Еще одна рекомендация состоит в использовании некоторого ясного разделителя, например "###", для отделения инструкции и контекста. Приведенный выше пример - это базовая иллюстрация того, что сегодня возможно с помощью LLM (Large Language Models).