Мы можем даже создать ассистента архитектора, который будет критиковать наши решения, рассматривать вопросы с разных сторон и предлагать лучшие варианты. Мы как-то попросили модель написать инструкцию, как симулировать рабочую деятельность и вводить мышкой по монитору так, как https://deveducation.com/ будто работаешь. Ребята из Microsoft и Китайского университета провели исследование, как эмоциональные затравки влияют на точность того, как отвечает модель.
Инструменты и техники для эффективного промпт инжиниринга
— LLM — это языковые модели, работающие с большим количеством дополнительных параметров. 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. Промпт-инжиниринг — управление поведением больших языковых моделей (LLM) для получения желаемых результатов без промт инженер обучение обновления самих моделей.
Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) в Prompt Engineering?
Подумайте о том, насколько конкретным и детальным вы хотите быть. Включение слишком многих дополнительных деталей не всегда является хорошим подходом. Детали должны быть соответствовать задаче и способствовать её выполнению. Это то, с чем вам придется много экспериментировать. Мы Тестировщик настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений.
Понятие Reflexion в контексте prompt engineering
Он не обладает способностью мыслить, но может использовать полученную во время обучения информацию для ответа на конкретные запросы. Тем не менее появление ChatGPT и подобных моделей — важный шаг на пути к созданию настоящего ИИ, который будет выступать для людей полноценным помощником. Чтобы увидеть результаты, необходимо экспериментировать, придумывать различные идеи и проверять их на ИИ. Возможно, вам придется повторить одни и те же действия несколько раз, чтобы усовершенствовать точность и релевантность ответов. Непрерывное тестирование и повторение сокращают длину подсказок и помогают модели генерировать лучшие результаты. Не существует фиксированных правил, по которым ИИ выдает информацию, поэтому гибкость и адаптивность крайне важны.
Влияние Reflexion на разные области
Прежде чем продолжить, сделаем небольшое отступление — краткий экскурс, как работают нейронные сети с генеративным искусственным интеллектом. Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь. Указание ограничений и рамок для модели помогает сфокусировать ответ. Например, ограничение длины ответа или указание на конкретный стиль ответа. Использование правильного форматирования — маркеры, списки и заголовки, помогает улучшить структуру ответа и его читаемость.
А если вы хотите, чтобы модель «пофантазировала» то можно и неточно, но будьте готовы к разным результатам. Лучше писать промпты на английском — так они лучше работают, помещается больше контекста. Хотя базовые примеры были интересными, в этом разделе мы рассмотрим более продвинутые техники формулировки запросов, которые позволяют нам решать более сложные и интересные задачи. На данном этапе уже становится очевидным, что улучшение формулировки запросов помогает достичь лучших результатов в различных задачах. Вот основная идея, стоящая за техниками промптинга.
- Так что специальность только формируется, но крупные корпорации инвестируют в новое направление программной инженерии и собираются развивать свои продукты с помощью языковых моделей ИИ.
- Данный метод подразумевает использование намека или совета.
- Этот этап критически важен для обеспечения точности и контекста в генерируемых ответах.
- Сейчас мы снова вынуждены остановиться и схематично объяснить, как работает ИИ с языковой моделью.
- Другие рекомендуют размещать инструкции в начале промпта.
С помощью запросов, которые вы отправляете ChatGPT, можно задавать контекст, в котором будет происходить генерация ответа. Например, можно попросить чат-бот дать «очень подробный» ответ на вопрос, а можно попросить его ответить «в стихах». От детальности запроса часто зависит качество ответа, который сгенерирует модель, поэтому составлению запросов уделяется особое внимание.
Ниже приведены несколько методов, которые инженеры используют для совершенствования задач обработки естественного языка (NLP) в своих моделях ИИ. Ниже указаны некоторые преимущества инженерии подсказок. Разберетесь, как использовать нейросети, научитесь ставить задачи так, чтобы получать нужный результат, поймете, как применять нейросети в работе и в жизни.
Давайте попробуем базовую задачу сжатия текста с помощью промптов. Подсказки не должны быть слишком простыми или сложными, иначе ответы будут расплывчатыми, далекими от подсказок и неожиданными. В слишком простой подсказке может быть недостаточно контекста, а если сильно усложнить ее, это может помешать ИИ сгенерировать адекватный ответ.
Поэтому спрос на промпт-инженеров будет продолжать расти. Их уникальные навыки и опыт делают инженеров ценнейшим активом в любой команде разработчиков ИИ. Крайне желательно хорошее владение английским языком, так как нейросети лучше «общаются» именно на нем. IT-образование не обязательно, но желательно для возможности профессионального роста и карьеры.
Есть несколько интересных разработок от NVIDIA (NeMo, Picasso и BioNeMo), которые созданы для целого спектра различных применений — от генерации текста и видео до научных исследований. В своей следующей версии они, скорее всего, будет обладать наибольшим числом параметров, что позволит ей учитывать больше деталей при генерации контента. Этот уточненный запрос даст модели сфокусироваться на более актуальной и детализированной информации. Процесс анализа и корректировки может повторяться до тех пор, пока не будет получен оптимальный результат. Если у вас есть знания, опыт и скилы, перечисленные выше (или хотя бы их часть), то препятствий нет. Средняя заработная плата промпт-инженера варьируется в диапазоне $90k–300k в год, и это весьма внушительная сумма.
«At most once» — легче всего имплементировать, вообще ни за чем следить не надо. «At least once» — по дефолту, там нужно следить за курсором. А «exactly once» — самая сложная вещь для разработки.
Когда у вас есть большая задача, включающая множество различных подзадач, вы можете попробовать разбить задачу на более простые подзадачи и постепенно улучшать результаты. Это позволяет избежать слишком большой сложности в процессе проектирования промпта с самого начала. У языков программирования своя структура, но языковые модели умеют работать и с ними. В частности, ChatGPT неплохо умеет писать код или искать в нем ошибки.
Усовершенствованная таким способом версия справляется с этой задачей лучше оригинальной. Для того чтобы машина «понимала», что ей задают вопрос и на него нужно ответить, в конце предложения добавляется специальное слово. В процессе обучения она запомнила, что после него нужно сгенерировать фразу, раскрывающую суть предшествующего вопроса. Кроме того, машина уже знает, что Санкт-Петербург основал Петр I.
Обратите внимание, как вы явно указываете, как она должна себя вести через инструкцию. Хотя языковые модели обучаются выполнять генерацию естественного языка и связанные задачи, они также способны выполнять классификацию и ряд других задач обработки естественного языка (NLP). Однако дообучения на примерах диалогов может быть недостаточно для того, чтобы языковая модель начала действительно хорошо обрабатывать запросы пользователей.
Например, если вы запрашиваете краткое содержание романа, укажите, что вы ищете именно его, а не подробный анализ. Это поможет ИИ сосредоточиться на конкретных данных и дать подходящий ответ. Для решения сложных задач можно выполнить несколько последовательных развертываний и выбрать наиболее часто достигаемое решение. Если результаты развертываний существенно расходятся, можно обратиться к человеку, который скорректирует цепочку рассуждений. Узнаете об особенностях генеративного искусственного интеллекта, научитесь писать эффективные промты в ChatGPT, поймете, как обучать нейросети.