Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM
Поэтому завершает процесс создания документа его финальное редактирование, которое, как правило, проводится вручную. При подобном подходе большие языковые модели выступают в руках государственного и (или) муниципального служащего в качестве мощного и эффективного интеллектуального инструмента. В результате применения интеллектуального реферирования необходимый документ (отчет, обзор, аналитическая записка, реферат или иной документ) готовится за существенно более короткое время. Как правило, состав промпта, его формат и количество компонентов зависят непосредственно от типа решаемой задачи. Как показывает практика, работу с моделями следует начинать с самых простых промптов и усложнять их, добавляя по мере необходимости новые элементы и требуемый контекст для получения более точных конечных результатов. https://www.ppa.org.fj/author/seo-domination/ Промпт-инжиниринг позволяет более углубленно изучать и понимать потенциал и ограничения возможностей LLM и их использования в системах генеративного ИИ.
Примеры оптимизации
- Благодаря этому, сотрудники могут сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах, оставляя рутинную работу на откуп ИИ.
- Обращайте внимание не только на генерацию текста, но и на то, как модель это делает, какие ошибки допускает при обучении и где достигает своих пределов.
- Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных).
- Промпты с несколькими примерами позволяют модели учиться на основе нескольких подобных демонстраций.
В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов.
Улучшение промпта
Такой подход направляет модель на сбор релевантных данных и позволяет получить более глубокую и точную информацию. 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. Для достижения таких результатов важно следовать основным принципам промпт-инжиниринга, таким как ясность, точность и итеративность. Избегая распространенных ошибок — таких как недостаточный контекст или двусмысленные формулировки, пользователь может значительно повысить вероятность успешного взаимодействия с ИИ. Техники промптинга значительно влияют на качество взаимодействия с языковыми моделями. Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды. При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. В последних моделях, которые предназначены для решения научных задач, эта техника уже включена в системные инструкции. Вы можете проверить, заложена ли эта техника в базовых настройках модели. Если вы получаете ответы, где пронумерованы логически связанные шаги рассуждения, встречаются маркеры типа «Сначала…», «Затем…», «Наконец…» и промежуточные результаты, то, скорее всего, модель уже настроена на цепочку рассуждений. https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?klitgaardanker928419 Prompt – это текстовый запрос, который пользователь https://openai.com вводит для взаимодействия с LLM. https://buketik39.ru/user/SEO-Victory/ Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов. Когда вы начинаете работать с промптом, старайтесь формулировать его так, чтобы он охватывал основную суть задачи, но не https://deepmind.com перегружал модель лишними деталями. После получения ответа оцените, насколько он соответствует вашей цели. Обратите внимание на акценты, которые сделала модель, и вычлените, какие аспекты оказались недостаточно ясными. Постепенно уточняя запрос, вы сможете выявить, какие формулировки и подходы приводят к лучшим результатам, таким образом создавая более точные и эффективные промпты.
Используйте специфические запросы
Суммаризацию можно производить и с использованием LLM общего назначения. Но практика уже показала, что более эффективно использовать специализированные LLM, ранее уже настроенные под задачу извлечения смыслов. В противном случае полученный результат, вероятнее всего, будет носить поверхностный и компилятивный характер. И примеры создания и признания правомочности текстов, созданных с помощью разновидностей основных промптов, уже имеются22. Определяющим подходом в решении этих проблем следует считать методики формирования промптов для больших языковых моделей. Промпт для LLM является, по сути, заданием для нейросети, сформулированным на естественном языке, подробным описанием того, что пользователь хотел бы получить от модели в результате работы с ней. LLM (Large Language Model) – это модель машинного обучения, обученная на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации естественного языка. Такие модели, как ChatGPT, способны выполнять широкий спектр задач, от ответа на вопросы до создания текстов. Современные студенты имеют возможность использовать искусственный интеллект (ИИ) в своих учебных процессах, что значительно упрощает подготовку к экзаменам и самопроверку. С помощью ИИ можно легко генерировать списки вопросов на основании лекционных конспектов. Это позволяет студентам сосредоточиться на ключевых моментах и проработать тему более глубоко.