Языковые модели и эволюционные алгоритмы для улучшения промптов AI на vc ru

Они влияют на то, как ИИ интерпретирует и отвечает на пользовательский ввод. Запросы играют незаменимую роль в наших взаимодействиях с системами ИИ, формируя природу получаемых нами ответов. Это значит, что овладение искусством создания запросов необходимо для раскрытия полного потенциала ИИ. Они играют важную роль в направлении моделей ИИ, и оптимизация их использования может значительно обогатить наш опыт общения с такими системами. Важно отметить, что промпт-инжиниринг – это динамично развивающаяся область, где постоянно появляются новые подходы и техники. Поэтому структура промптов, представленная в данном руководстве является гибкой и может быть адаптирована под конкретные задачи.

🦾 Продвинутые техники промпт-инжиниринга

Промпт инжиниринг уже нашел применение https://eleuther.ai в разработке интерактивных приложений, помощи в написании текстов, генерации дизайнов и даже в создании музыки и искусства. Навыки создания промтов помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (Large language models, LLM), таких как YandexGPT. Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов. Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат.

2.6. Задачи оптимизации

Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах. Взаимодействие (Interaction) — этот промпт-паттерн фокусируется на улучшении динамики между пользователем и нейросетью. Таким образом общение с большой языковой моделью становится увлекательнее и эффективнее, что, опять же, полезно для чат-ботов. Промпт-паттерн помогает структурировать взаимодействие и делает ответы нейросети полезнее. Промпт инжиниринг является ключевым элементом в создании и настройке языковых моделей глубокого обучения, таких как GPT-3 и его последующие версии. Этот подход позволяет пользователям контролировать поведение и генерацию моделей, чтобы они выполняли конкретные задачи или генерировали определенные типы контента. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. В этом примере видно, что без системной настройки мы получаем слишком подробный ответ. Стоит нам добавить требование в базовый промпт, как модель даст максимально релевантный короткий ответ. На этом уровне мы помогаем модели решать задачи с помощью промптов. https://sady-spb.ru/user/AEO-Expertise/ Для этого перебираем разные варианты и ищем, какой из них даст самый качественный инференс. Они состоят из шести компонентов, которые нужно проработать в рамках создания промпт-паттерна. Программисты давно заметили, что иногда при проектировании программного обеспечения возникает повторяющаяся проблема. Порой это даже не проблема, а просто ситуация, с которой они сталкиваются снова и снова. Для решения вопросов такого рода были созданы специальные архитектурные конструкции — шаблоны проектирования или дизайнерские паттерны. Они позволяют кодерам не ломать голову над одним и тем же моментом, а сразу реализовать сложную часть проекта. Однако эффективность моделей может сильно варьироваться в зависимости от выбора конкретной модели, размера и качества обучающей выборки, а также от параметров обучения. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) – это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила “нейтральный”, что является точной формулировкой, которую мы задали. 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 ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые.” Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. Например, мы можем попросить нейросеть описать фотографию или придумать стихотворение на заданную тему. Промпты очень важны, потому что они направляют работу нейросети и помогают ей выполнять нужные задачи. В этих задачах мы извлекаем информацию, выявляем закономерности и делаем выводы на основе данных. Пройдите курс, чтобы научиться составлять наиболее эффективные промпты. Модель может выдать неактуальную информацию, если промпт содержит устаревшие данные. Это могут быть переводы, изменение стиля текста или преобразование форматов данных. https://lajmerime.com/user/profile/684511 Прежде чем использовать промпт в рабочей среде, важно убедиться, что он работает правильно и надёжно. В этом разделе мы разберём, как проверять промпты и на что обращать внимание при тестировании. На основе практического опыта разработки и внедрения промптов в проектных/продуктовых системах, я хотел бы поделиться ключевыми принципами и подходами к их созданию. Данное руководство представляет собой систематизированный взгляд на процесс разработки промптов, основанный как на общепринятых практиках, так и на уникальном опыте автора и нашей команды.