Конечно, можно полагаться на автоматическую разметку. В таком случае нам придется принять риски такого подхода. То есть оставить Фронтенд в процессе человеческий труд, но сократить его объем и сложность. Мы можем добавить шаг проверки полученных меток человеком.
Можно ли обойтись без prompt-инженеров?
Попробуйте изменять структуру и промт инженер обучение содержание запросов, чтобы увидеть, как это меняет результаты. Эффективные запросы помогают извлечь из модели максимальную пользу, минимизируя неточности и неопределенности. Это особенно важно в профессиональных сферах, где точность и надежность информации имеют критическое значение.
Prompt engineering — путь к эффективной работе с ChatGPT
- Анализируйте ответы и вносите правки в запросы на основе полученной информации.
- Ребята из Microsoft и Китайского университета провели исследование, как эмоциональные затравки влияют на точность того, как отвечает модель.
- Языковые модели искусственного интеллекта очень мощные и не требуют многого для создания контента.
- Несмотря на то, что генеративный ИИ пытается имитировать людей, для создания высококачественных и актуальных результатов ему требуются подробные инструкции.
Использование примеров в промпте очень эффективно для получения желаемого вывода https://deveducation.com/ в конкретных форматах. Пользователи будут избегать проб и ошибок и по-прежнему получат последовательные, точные и актуальные ответы от инструментов ИИ. Благодаря инженерии подсказок пользователи могут быстро и легко получить релевантные результаты. С ее помощью можно уменьшить погрешность вызванную человеческой предвзятостью в обучающих данных больших языковых моделей. Например, это может работать для ответов по обширной базе знаний.
Общие рекомендации по Prompt (промт) Engineering
Всего лишь попросив декомпозировать задачу, можно отключить у нейросети встроенные этические ограничения. К примеру, в статье «On Second Thought, Let»s Not Think Step by Step! » показано, что без техники «Chain of Thought» при запросе «Как сделать бомбу? » ChatGPT в 78% случаев откажется отвечать, а если попросить ее думать по шагам, то процент отказов снижается до 25%. В остальных же случаях нейросеть бодро выдает инструкцию по сборке.
Без чего Prompt-инженером не стать
Курс подойдет художникам, маркетологам, копирайтерам, дизайнерам, финансистам, программистам и всем желающим освоить нейросети. В статье собрали актуальные курсы и школы, где можно пройти обучение на промт-инженера, научиться разрабатывать промпты так, чтобы решать разные задачи — от бизнеса до творчества. Но мы уже получили некоторый набор исправлений, которые сделают наш промпт лучше (если сравнивать с исходным).
Цель проста – уметь объяснить вашу задачу себе и LLM. Так как текущие LLM обучались на множестве различных типов NLP задач и подзадач, для того, чтобы модель смогла адаптироваться к новым запросам. Имейте в виду, что вам также нужно много экспериментировать, чтобы увидеть, что работает лучше всего. Попробуйте разные инструкции с разными ключевыми словами, контекстами и данными, и посмотрите, что работает лучше всего для вашего конкретного случая использования и задачи. Обычно чем более специфичным и соответствующим контекст для задачи, которую вы пытаетесь выполнить, тем лучше. Мы затронем важность выборки и добавления большего контекста в следующих руководствах.
С развитием технологий искусственного интеллекта и увеличением сложности моделей, значение Reflexion в prompt engineering будет только расти. Новые алгоритмы и методы анализа данных дадут более эффективно анализировать и корректировать промты, что приведет к дальнейшему улучшению качества и точности ответов AI. В будущем можно ожидать появления новых инструментов и технологий, которые упростят процесс Reflexion и сделают его еще более доступным и эффективным. Библиотека промптов — набор уже протестированных подсказок, оптимизированных для различных моделей и систем ИИ.
Он позволяет избежать ненужных итераций уточнения задачи, поэтому его полезно применять при каждом запросе. Также метод позволит вам понять, какие вообще в вашей задаче есть переменные, которые следует учитывать. Данный метод удобен, когда у вас не очень много примеров решения задачи.
Обучение происходит на примерах, которые использует инженер. Сейчас мы снова вынуждены остановиться и схематично объяснить, как работает ИИ с языковой моделью. То есть человек отправляет искусственному интеллекту запрос, а тот — ответ. Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”. Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. Чем больше вы экспериментируете с разными запросами, тем лучше вы понимаете, как они влияют на ответы.
Сейчас ChatGPT — не текстовая, а мультимодальная модель, то есть она умеет и в картинки, и в запуск кода, и в браузеринг, а ещё у неё огромное окно контекста. Еще один распространенный совет при разработке промптов – избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты.
Какие данные туда попали, на том она и обучилась, так и будет отвечать. Если таймаут на запрос будет слишком долгим, нужно использовать кнопку regenerate, то есть обновить заново. Такой браузинг эффективно работает, и она действительно просмотрит огромную документацию PostgreSQL к мажорным версиям. Если случится таймаут, значит, не хватило контекста. Просто так сложились вероятности, что сгенерировались именно эти слова.
В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Часто лучший способ изучить концепции – пройти через примеры. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач. Важная особенность ChatGPT — умение вычленять из текста основную мысль и представлять ее в компактном виде, так называемая суммаризация. Например, можно попросить чат-бота сократить имеющийся у вас текст.
Часто AI действительно находит неточности и исправляет их. Однако не стоит увлекаться этим методом, потому что на нашей практике после нескольких итераций нейросеть может выдать «галлюцинацию» — обнаружить ошибку, где ее на самом деле нет. Например, задавать только один вопрос в каждом сообщении или ожидать вашего ответа. Либо взаимодействовать с пользователем (то есть вами) в виде интервью. В таком случае, модель будет задавать наводящие вопросы, которые позволят лучше выполнять ее «обязанности».
