Прочие типы промтов Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей Алексей Михнин 2024
Говоря об искусственном интеллекте, чаще всего мы фокусируемся на алгоритмах, данных и вычислительных мощностях, поддерживающих такие системы. При этом мы не обращаем внимания на такую простую вещь, как запрос. Здесь мы проверяем соответствие контента заданным требованиям и стандартам. Эти задачи связаны с организацией диалога между системой и пользователем. “Если https://thenextweb.com/artificial-intelligence ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые.” Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи. Со временем поисковики подстроились под обычного пользователя и научились «угадывать», что он имел в виду, вводя текст «скачать бумер бесплатно» в поисковую строку. Агент повторяет цикл из «состояние — мысль — действие», пока не дойдет до финального ответа, а LLM реализует шаги с помощью промптов.
- Использование генеративных ИИ-моделей в задаче суммаризации текста представляет собой перспективный исследовательский и практический направление.
- Для этого перебираем разные варианты и ищем, какой из них даст самый качественный инференс.
- Исследователи используют инжиниринг промтов, чтобы расширить возможности LLM в решении различных задач, будь то ответы на вопросы или выполнение арифметических рассуждений.
Как и человек, ИИ использует запрос для понимания того, что спрашивается и как на это ответить. По сути, промпт-инжиниринг представляет собой стратегии и тактики, используемые в создании, оценке и улучшении запросов — тех незаменимых инструкций, информирующих ИИ-модели, такие как ChatGPT, о наших потребностях. Хорошо структурированный запрос означает разницу между продуктивным взаимодействием с ИИ и запутанным. Современные технологии построения компьютерных сетей с использованием Microsoft Windows Server 2008 R2». Эти промпты просят модель сравнить два или более объекта, концепции или явления, выделив их сходства и различия. Это может быть полезно для анализа, принятия решений или обучения.
5.1. Типы валидационных задач
Задача суммаризации состоит в создании краткого и информативного обзора основных идей и фактов, содержащихся в исходном тексте. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Генеративные модели представляют собой мощный инструмент для автоматического формирования текстовых выводов на основе входных данных. 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. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово “нейтральный” из промпта и вместо https://towardsdatascience.com этого выводит ответ “Нейтральный” с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата.
3.2. Документирование результатов
Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций. Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM.
6.1. Типы задач аугментации
Помимо описанных базовых разделов, авторы могут добавлять дополнительные секции, необходимые для решения специфических задач. Важно понимать, что использование манипулятивных промптов с целью обхода цензуры может иметь серьезные последствия, как для пользователей, так и для разработчиков языковых моделей. Это может привести к распространению вредного контента, нарушению этических норм и подрыву доверия к технологии. Эти промпты предоставляют модели начальный фрагмент текста и просят ее продолжить его в том же стиле или духе. Это может быть полезно для создания историй, статей или других видов текстового контента. Эти промпты предлагают модели взять на себя определенную роль или персонажа и действовать в соответствии с этой ролью. Запрос без примеров (zero-shot prompting) — это обычный запрос (вопрос) к модели. Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель (например, суммаризация текста или предварительный анализ данных). Для них не требуется специальной подготовки материалов, но и результат будет, скорее всего, тоже стандартный. Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями. Мы рассмотрели основные аспекты, касающиеся создания промптов, включая их важность, основные принципы, пошаговое руководство и распространённые ошибки. Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий.