Основы промптинга
К настоящему моменту должно быть очевидно, что вы можете попросить модель выполнить различные задачи, просто указав ей, что делать. Это мощная возможность, которую уже используют разработчики продуктов и искусственного интеллекта для опытов и создания полезных приложений. Один из моих любимых приёмов – добавление эмоционального контекста в промпты. Это особенно важно при создании контента для социальных сетей и email-рассылок. На моих тренингах участники часто удивляются, насколько точнее становятся ответы ChatGPT после добавления примеров в промпт.
- Few-shot промптинг – это техника создания промпта с примерами.
- Например, для решения задачи необходимо использовать законы физики.
- Базовый промптинг – это простое задание вопроса модели или простая инструкция.
- Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты.
Почему это важно?
Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. После анализа этих примеров, модель лучше понимает, как структурировать текст. А ещё какие элементы включить в письмо, чтобы оно https://mlatcl.github.io выглядело профессионально и соответствовало требованиям. “Few-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг с несколькими примерами или дословно несколько выстрелов”.
Неясные или слишком общие запросы
Промт может быть в формате вопроса, фразы, предложения — чего угодно. Иногда приходится перебрать несколько вариантов, чтобы добиться от нейросети нужного результата. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым. Модели тренируются на различных массивах данных, некоторые имеют доступ в интернету и даже способны гуглить что-то самостоятельно. Для задач, связанных с ответами на вопросы, он помогает модели предоставлять более точные и релевантные ответы, основываясь на нескольких примерах вопросов и ответов. Copilot – это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ При отсутствии интрукций, модель будет подстраивать стиль общения под юзера, что не всегда уместно. Если ваша задача сложная, разбивайте ее на несколько мелких шагов. Так модель будет получаеть промежуточные результаты, которые с меньшей вероятностью будут неверными. Некоторые модели могут быть восприимчивы к расположению инструкций в промпте. Few-shot prompting — это метод, при котором нейросети предоставляется только несколько примеров. Мы можем наблюдать, что модель каким-то образом научилась выполнять задачу, предоставив ей всего один пример (так называемый 1-shot). Для более сложных задач мы можем экспериментировать с увеличением количества примеров (например, 3-shot, 5-shot, 10-shot и т. д.). Теперь давайте поговорим о популярной технике формулировки промптов, которая называется “цепочка мыслей” (chain-of-thought prompting), и которая получила большую популярность. В данной статье мы подробно рассмотрим мастерство создания промптов для нейросетей, акцентируя внимание на важности эффективного промпт инжиниринга в современных реалиях. Few-shot prompting — это одна из методик, применяемых в машинном обучении и работе с языковыми моделями для улучшения их результатов при минимальном объеме данных. Эта техника особенно актуальна в контексте использования больших языковых моделей (LLM), таких как GPT. В данной статье мы подробно рассмотрим, что представляет собой few-shot prompting, его преимущества, примеры применения и особенности. Один из лучших способов получить от модели конкретные ответы – это улучшить формат промпта.