Metzgerei Happacher

При этом важно, что ChatGPT может допускать ошибки в фактах, которыми оперирует. Данное поведение является следствием того, что модель использует для ответа на вопросы ту информацию, которую видела в процессе обучения. И если задать ей сложный вопрос, который модель раньше не встречала, то ей просто неоткуда будет взять на него ответ. Чтобы инженерия подсказок работала должным образом, нужно указывать контекст, общую информацию и ожидаемый ответ. Ниже приведены некоторые рекомендации по использованию инженерии frontend разработчик подсказок.

Пример 1: образовательный контент

Например, пользователь просит модель написать короткое эссе по литературе. Модель может составить эссе, подвергнуть его критике за отсутствие конкретных примеров и переписать, но уже с примерами. Этот процесс будет промт инженер обучение повторяться до тех пор, пока эссе не будет признано удовлетворительным или не будет достигнут критерий остановки. Например, пользователь просит модель написать эссе о последствиях вырубки лесов. Сначала она может сгенерировать факты о том, что вырубка лесов влияет на изменение климата и приводит к сокращению биологического разнообразия. Затем модель подробно опишет данные факты в качестве пунктов эссе.

• Крайне желательно хорошее владение английским языком, так как нейросети лучше «общаются» именно на нем.
• GPT решил, что это правильно, раз вероятности подходят под ответ.
• Prompt engineering — это важный навык для бизнес-пользователей, стремящихся эффективно использовать AI и нейросети в своей работе.
• Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.
• И простым голосованием решим, какой ответ принимать за итог.

Как AWS может удовлетворить ваши требования к генеративному ИИ?

Инженерия подсказок динамична и быстро развивается. Инженер должен обладать как лингвистическими навыками, так и творческим подходом, чтобы суметь точно настроить подсказки и получить https://deveducation.com/ желаемый отклик от генеративных инструментов ИИ. Поэтому при использовании этого инструментария следует учитывать возможные риски. И стараться избегать их при решении рабочих задач с использованием LLM. Будем искать наиболее близкие документы по некоему обобщенному контексту, выраженному в виде набора координат в многомерном пространстве.

Рекомендации по составлению успешных запросов

Например, сделайте разные комбинаций вариантов глав и оценивайте каждый по метрикам. Теперь возьмём роль критика — SDE разобрал, что проще реализовать запись файлов на HDD. Life streaming напишет то же самое и для него можно использовать «at most once». Тогда снова сообщим, что нужно воспользоваться стилем из предыдущей рассылки, не используя информацию из неё.

Многие заметили, об этом даже есть исследования, что ChatGPT стал тупее. Сейчас технология бурно развивается, появилась даже новая профессия промпт-инженер. Но это не меняет факта, что специалисты, которые умеют составлять промпты качественно, сейчас востребованы. К примеру, на вопрос о последствиях изменения климатамодель может сначала перечислить «экологические» и «социальные» последствия, а затем подробно рассмотреть каждые из них. Например, в сценариях принятия решений можно предложить модели перечислить все возможные варианты, оценить каждый из них и порекомендовать наилучшее решение. Студентам понравилась организация обучения и подача материала, отмечают качество обратной связи.

Мы потеряем сообщение, если будем следовать принципу «at most once». Но, например, сохранять дубликаты фреймов  на диск — не хочется. Хочется, чтобы всё это, наоборот, занимало меньше места. Модель говорит, что SDE (software deleveloper) предпочтёт либо «at most once» либо «at least once».

Их разрабатывают для повышения эффективности работы инженера, они экономят время и силы при создании новых функций. Такой подход упрощает тестирование и оценку, поскольку производительность этих подсказок уже была измерена, а сами они оптимизированы для конкретных случаев. Prompt-инженер формулирует максимально точные запросы к различным языковым моделям искусственного интеллекта (ИИ, или по-английски AI), чтобы нейросеть сгенерировала корректный ответ.

Не бойтесь уточнять и задавать дополнительные вопросы, если первый результат не соответствует вашим ожиданиям. Модели на основе AI могут корректировать свои ответы на основе новых данных. Чем более специфичен ваш запрос, тем более точным будет результат.

Промпт инженерия нужна, чтобы пользователи могли получать от чат-ботов с генеративным ИИ максимально правильные ответы на свои вопросы. По ним они обучают сеть и составляют пользовательские руководства. Изучайте примеры успешных запросов в разных областях. Это поможет вам понять, как использовать разные техники и подходы для создания эффективных запросов. Большинство LLM училось на англоязычных инструкциях и текстах. Убедитесь, что модель поддерживает ваш язык и может генерировать ответы на нем.

Понимание основ создания и использования запросов дает улучшить точность и полезность ответов нейросетей, делая их более эффективными инструментами в разных сферах деятельности. С момента запуска генеративного ИИ количество вакансий инженеров подсказок значительно увеличились. Инженеры подсказок упрощают использование большой языковой модели для пользователей. Они определяют сценарии и шаблоны, которые пользователи могут настраивать и дополнять для получения наилучших результатов при работе с языковой моделью. Такие инженеры экспериментируют с разными типами входных данных, чтобы создать хранилище подсказок, которое разработчики приложений смогут использовать в различных сценариях. У данного метода есть интересные побочные эффекты.

Это особенно важно, когда вы уже понимаете какого результата или стиля генерации вы хотите добиться. Нет конкретных токенов или ключевых слов, которые приводят к хорошим результатам. Гораздо важнее хороший формат и описательный промпт.

Я с ней согласен, потому что это overkill, почти невозможно реализовать, слишком трудозатратно. Модель написала, что лучше выбрать что-нибудь другое. А ещё ассистент написал саммари, это то, чего я от него и хотел.

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. Можно лишь попробовать дать контекст моделям или скормить им референс. Потом появился GPT-2, на котором уже можно было делать прикольные вещи. Сейчас такое можно легко сделать на ChatGPT, но раньше для этого нужно было постараться и собрать датасет. Один раз мы переборщили в выборке с братьями Гримм и получилась «сказка маленького маньяка» как на изображении ниже.

Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM.

Этот подход является продолжением оригинального CoT — вместо использования shot‑примера давайте внедрим триггер‑фразу для вызова рассуждения модели. И это про известную фразу «Let’s think step by step». Пробуйте создавать разные вариации как промпта, так и структуры промпта в целом.