Основы Prompt Engineering: полное руководство по созданию эффективных запросов для AI
А «exactly once» — самая сложная вещь для разработки. Поэтому приходится искать компромисс между первыми двумя. Тогда снова сообщим, что нужно воспользоваться стилем из предыдущей рассылки, не используя информацию из неё. Сформулируем, что задача модели — написать письмо со промт инженер обучение сбором фидбека в схожем стиле.
Роль директора по электронной коммерции: как эффективно управлять онлайн-бизнесом
Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Некоторые операции с признаками требуют много вычислительных ресурсов и времени. Особый оберточный метод — рекурсивный отбор признаков (RFE), который поэтапно удаляет менее значимые фичи, оценивая их влияние на модель. Этот метод особенно полезен для моделей, где важность признаков оценивается на основе коэффициентов или деревьев решений.
Что такое prompt engineering и как он работает?
И сейчас компания разрабатывает инструмент, который помогает пользователям создавать подсказки для больших языковых моделей — Microsoft Prompt Engine. Это нейросети, которые генерируют изображения по запросу в текстовой строке — промпту. Чем четче его формулировка, тем лучше результат выдачи. Запросить у нейросети можно что угодно, будь то обложка для комикса в стиле Уорхола про спасение белых медведей или собака в постапокалиптическом сеттинге, которая живет на облаке. Формирование правильных запросов к искусственному интеллекту — ответственная работа, которая требует внимания к деталям, аналитическому составу ума и практике. ИИ находится на этапе начального развития, система несовершенна, и в своей работе prompt-инженеры вынуждены тестировать сотни вариантов запросов, чтобы получить желаемый ответ.
Значит prompt engineering — это искусство составления правильного запроса?
- Потом появился GPT-2, на котором уже можно было делать прикольные вещи.
- По ним они обучают сеть и составляют пользовательские руководства.
- Мы потеряем сообщение, если будем следовать принципу «at most once».
- Стоит использовать, когда количество категорий велико и есть прямая зависимость категорий от целевой переменной.
- Чем больше информации вы предоставите, тем точнее будет ответ.
- Например, средний доход клиента на основе его транзакций может стать полезным признаком для предсказания его финансового поведения.
А ещё ассистент написал саммари, это то, чего я от него и хотел. Мы можем даже создать ассистента архитектора, который будет критиковать наши решения, рассматривать вопросы с разных сторон и предлагать лучшие варианты. Мы как-то попросили модель написать инструкцию, как симулировать рабочую деятельность и вводить мышкой по монитору так, как будто работаешь. Модель делает предсказание, ведь у нас не зафиксирована переменная, которая влияет на распределение, то есть рандом не фиксированный. Сгенерированный текст будет неплохим, ведь GPT-4 умеет это делать.
Введение в Промпт инжиниринг Prompt Engineering
Ассистент предупреждает, что в этом случае могут быть дубликаты. «At most once» — легче всего имплементировать, вообще ни за чем следить не надо. «At least once» — по дефолту, там нужно следить за курсором.
Рекомендации по составлению успешных запросов
Экспериментируйте с запросами, присоединяйтесь к сообществам увлеченных этой технологией и изучайте, что и как они там делают. Это поможет выработать вам свой собственный стиль. Обычный пользователь не знает, как правильно обращаться в ИИ и не умеет анализировать полученные данные. Нелогично думать, что работа с искусственным интеллектом похожа на общение с Google.
Инжиниринг помогает создавать запросы для получения полезной аналитики, которая может использоваться для принятия бизнес-решений. Практика prompt engineering требует постоянных экспериментов. Пробуйте разные формулировки и анализируйте результаты, чтобы найти оптимальные запросы. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций.
Работа промт-инженера заключается не только в работе с запросами, которыми он управляет сервисами по ИИ и получает информацию. Инженерия запросов позволяет создать собственные LLM (языковые модели нейпросетей) под нужды конкретной компании, научить их работать с информацией для получения желаемого результата. В условиях постоянно развивающегося технологического ландшафта роль промпт- инженера становится ключевой.
Промпт-инженер — это тот, кто разрабатывает и совершенствует модели ИИ, используя методы промпт-инженеринга. Это похоже на обучение модели тому, как что-то делать, давая пошаговые инструкции или «подсказки». Prompt Engineering позволяет управлять ИИ-системами, разрабатывать и настраивать большие языковые модели.
Исследователи изучают способы сделать этот метод более эффективным, интерпретируемым и удобным для пользователя. Такие возможности, как вознаграждение на основе правил, модели вознаграждения и подходы с участием человека в цикле, изучаются для улучшения стратегий промпт-инжиниринга. По мере того, как промпт-инжиниринг набирал популярность среди экспертов НЛП, ученые и программисты начали обмениваться идеями, извлеченными уроками и передовым опытом. Онлайн-форумы, академические публикации и библиотеки с открытым исходным кодом внесли значительный вклад в разработку методов промпт-инжиниринга.
Самостоятельно тренироваться можно, используя библиотеки промптов, например AIcyclopedia. Например, Сбер разработал аналог ChatGPT — нейросеть GigaChat. А Яндекс выпустил Шедеврум — нейросеть, которая генерирует изображения по текстовым запросам.
Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.
Может быть задействована любая задача НЛП, включая завершение текста, перевод и обобщение. Попросите GPT работать в соответствии с информацией, которую вы прочитали в другом месте, например, убедительными советами по написанию из сообщения в блоге. Используйте GPT для написания в различных форматах, таких как схемы, карты памяти, маркеры, убедительные эссе или фрагменты текста менее 280 символов, используя определенную структуру. Попросите привести примеры, которые противоречат общепринятому представлению, чтобы найти провокационные точки зрения, которые бросают вызов ожиданиям и ломают стереотипы. Из-за способности промпт-инжиниринга улучшить функциональность и управление языковыми моделями, он привлек большое внимание. В этой статье мы углубимся в концепцию промпт-инжиниринга, расскажем, каково его значение, и объясним, как он работает.
Языковые модели могут быть изменены для отображения желаемого поведения с помощью промпт-инжиниринга. В результате системы ИИ могут стать экспертами в определенных задачах или областях, что повышает их точность и надежность в конкретных случаях использования. Промпт-инжиниринг может использоваться как инструмент для уменьшения предвзятости в системах ИИ. Предубеждения в сгенерированном тексте можно обнаружить и уменьшить путем тщательной разработки подсказок, что приведет к более справедливым и равным результатам. Важным поворотным моментом для промпт-инжиниринга стало введение моделей OpenAI GPT. Модели GPT продемонстрировали эффективность предварительной подготовки и тонкой настройки для конкретных последующих задач.
Пока что мы рассмотрим несколько базовых примеров для показа математических возможностей. К настоящему моменту должно быть очевидно, что вы можете попросить модель выполнить различные задачи, просто указав ей, что делать. Это мощная возможность, которую уже используют разработчики продуктов и искусственного интеллекта для опытов и создания полезных приложений.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.