Можно попросить чат-бот создать программу с заданной функциональностью на необходимом языке программирования. Если нам надо найти ошибку в уже написанной программе, мы отправляем чат-боту кусочек кода и спрашиваем, что в нем не работает. А модель уже сама попробует разобраться, что промт инженер обучение пошло не так. Понятно, что сегодня чат-бот способен справляться далеко не со всеми подобными запросами, но сам факт того, что он умеет с ними работать, впечатляет. Например, если модели поставят сложную математическую задачу, она может выполнить некоторое количество развертываний, в каждом из которых будет несколько этапов вычислений.
Кратко: как работают нейронные сети с генеративным ИИ
В таком случае нейросеть с большей вероятностью даст ответ в желаемом нами формате и не ошибется, действуя по аналогии с примером. Эта техника называется «one‑shot», что означает «единичный пример». Очевидно, не всякий ответ понравится пользователю. Поэтому в какой‑то момент исследователи перешли к тому, чтобы учить модель отвечать на запросы так, чтобы это понравилось ее пользователю. И вот это стало Юзабилити-тестирование тем дополнением, которое «выстрелило» при появлении ChatGPT (если не считать удобного интерфейса взаимодействия с моделью).
Продвинутые техники работы с промптами
В исследованиях метод помогает в извлечении и интеграции данных из множества научных источников, что значительно ускоряет процесс получения нужной информации. В образовательной сфере метод может использоваться для https://deveducation.com/ создания учебных материалов и ответов на вопросы студентов, обеспечивая высокий уровень точности и релевантности. AI могут создавать контент для социальных сетей, маркетинговые кампании и тексты для лендингов.
Исправление промптов с использованием LLM
Мы можем выбрать стратегию, когда точно хотим получать сообщения без дубликатов. Либо получить at least once, чтобы было хотя бы одно сообщение, но тогда могут быть дубликаты. Это значит, мы можем терять сообщения, ничего страшного не произойдёт. Например, at most once, когда собираем статистику по кликам на сайте. Нам же не важны все сообщения, мы можем собрать общую картину, температуру. Представьте, что мы переезжаем с PostgreSQL 13 на PostgreSQL 14 и беспокоимся, что что-то сломается.
- Как было рассмотрено ранее, промпт может сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов.
- Моделью будут рассмотрены развертывания с самыми длинными цепочками рассуждений, в данном случае – с наибольшим количеством этапов вычислений.
- Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода.
- Инженерия запросов становится важным инструментом, способствующим раскрытию полного потенциала искусственного интеллекта в различных областях.
- Сегодня OpenAI не раскрывает детали об объеме информации и параметров, с которыми работает GPT-4, но есть основания считать, что на данный момент это одна из самых больших моделей.
Это так называемая «цепочка подсказок», когда задача разбивается на подзадачи с целью создания цепочки операций с подсказками. При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для достижения оптимальных результатов. Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. В следующем разделе мы рассмотрим еще более продвинутые концепции и техники промпт-инженерии для улучшения результатов при выполнении всех этих и более сложных задач.
Первую модель представила компания Google и стало понятно, что это классная архитектура, на которой можно обучать эффективные вероятностные модели. Аналогия здесь очень похожа на эффективную коммуникацию – чем прямее, тем эффективнее передается сообщение. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL.
Карьера промптера зависит от стремления к саморазвитию, обучаемости, восприимчивости новых тенденций. Повышая квалификацию или переходя в более успешные компании, можно добиться не только роста оплаты труда, но и статуса. Сложные и многосложные предложения могут запутать модель и привести к нежелательным результатам. Сейчас можно напроситься на бета-тестирование в разные компании и стать промт-инженером без всяких корочек и дипломов. Если с искусственным индиктом пользователь болтает ради шутки, возможно, быстрая разработка не пригодится. Ну ответит нейросеть не совсем точно, ну выдаст логически несвязанный ответ, катастрофы-то не случится.
Это удобно, если вы сами не можете сформулировать примеры решения задачи (или таковых вовсе нельзя предоставить). Но, конечно, такой подход будет иметь заметный недостаток — ухудшение понимания задачи. Reflexion это важная составляющая процесса prompt engineering, дающая улучшать качество и точность ответов моделей искусственного интеллекта. Итеративный процесс анализа и корректировки промтов дает постепенно повышать эффективность взаимодействия с AI, что особенно ценно в профессиональных и научных областях. Reflexion не только повышает точность и релевантность ответов, но и способствует развитию новых методов и технологий в сфере искусственного интеллекта.
У языковой модели есть возможность явно сообщить нам, что, «по ее мнению», она написала достаточно. Об окончании генерации текста сигнализирует специальное слово. Инженерия подсказок особенно важна для приложений, требующих от ИИ специальных знаний в предметных областях. Инженер с опытом работы в этой области может научить ИИ использовать правильные источники и на их основе формулировать ответы на заданные вопросы. Курс подойдет начинающим promt инженерам и всем, кто хочет освоить работу с нейросетями для себя. Более продвинутый вариант такой техники — генерация первой версии изображения с последующим использованием дополнительной модели для получения описания сгенерированного изображения.
Использование обратной связи от модели может значительно улучшить качество запросов. Анализируйте ответы и вносите правки в запросы на основе полученной информации. 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. Этот этап является хорошей практикой для понимания формулировки ТЗ и определяет формат запроса и ответа в будущих промптах.
Такой подход помогает повысить прозрачность вашей модели, увеличивает управляемость и надежность. Это означает, что вы можете легче отлаживать проблемы с ответами модели, анализировать и улучшать производительность на различных этапах, которые нуждаются в улучшении. Промпт-инжиниринг – это не только разработка и создание промптов.
Существует много инструментов и платформ, которые помогают специалистам в применении Reflexion в prompt engineering. Например, OpenAI Playground дает возможность тестировать и настраивать промты в реальном времени, что упрощает анализ и корректировку запросов. Другие инструменты — GPT-3 Sandbox, предлагают расширенные функции для разработки и тестирования сложных промтов. Prompt Engineering позволяет управлять ИИ-системами, разрабатывать и настраивать большие языковые модели. Основная задача специалиста Prompt Engineer — обеспечить генерацию системой релевантных и точных результатов. Включение примеров в запрос помогает модели лучше понять контекст и ожидания.
На этот раз модель вернула neutral, что является точной меткой, которую вы искали. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть конкретной в выводе. Важно, что разнообразие задач, которые способен решать ChatGPT, обусловлено в первую очередь тем, что лежащая в его основе языковая модель сама по себе является многофункциональной. Получается, что самой по себе языковой модели уже достаточно для того, чтобы создать полноценный чат-бот. Однако ChatGPT использует усовершенствованную версию GPT-3, которая учитывает некоторые особенности общения человека с чат-ботом — ведь это в первую очередь диалог.
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. Метод подсказок по цепочке рассуждений – это метод, при котором сложный вопрос разбивается на небольшие логические части, имитирующие ход мыслей. Это помогает модели решать поставленные задачи за несколько промежуточных этапов, а не напрямую отвечать на вопрос, что улучшает ее способность к логическому мышлению.
Этот список можно расширять своими рассуждениями или готовыми, взятые из работы Promptbreeder от Google DeepMind. Кастомные модели GPTs сохраняют промпт, в них настраивается мультимодальность, можно загрузить knowledge base и подключить Action. Клиент «exactly once» модель тоже иногда отмечает как ошибку.
Из минусов это многократный вызов LLM для одного документа. В статье они приводят сравнение между one‑shot и one‑shot c CoT. Ошибка тут очевидная и содержится в первом тезисе.