Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Эта мощная возможность уже активно используется разработчиками продуктов и искусственного интеллекта для экспериментов и создания полезных приложений. Предложенная методология также позволяет пользователям в процессе анализа полученных смыслов увидеть новые, ранее не замеченные ими ассоциации, генерировать новые идеи и смыслы. В этом случае на их базе следует сформировать дополнительные наборы промптов для проведения «креативного» редактирования.

Топ-5 способов улучшить качество ответов языковых моделей

Первая проблема — гладкость и связность перевода, иначе именуемая https://thegradient.pub как fluency. Так как датасеты для SFT собраны с помощью различных эвристик и пайплайнов матчинга, качество самих текстов не очень высокое. Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок. Были достигнуты определенные успехи в задачах, требующих математических навыков. Тем не менее, стоит отметить, что современные большие языковые модели все еще испытывают затруднения с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более совершенные техники промпт-инженерии. А пока давайте рассмотрим несколько простых примеров, чтобы продемонстрировать математические возможности.

Какие языковые модели существуют?

Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Показано, что при определенном вычислительном бюджете наилучшие показатели достигаются не за счет самых больших моделей, а за счет меньших моделей, обученных на большем количестве данных. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Для извлечения каждого из полей инвойса может быть полезным оптимизировать отдельный промпт. Очень важно внимательно отслеживать изменения в используемых моделях, а также регулярно проводить эксперименты с новыми моделями и внедрять их, если это позволяет повысить ценность для бизнеса. Сначала мы разберем суть подхода и типовые ситуации, где Fine-tuning может быть полезен. Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. https://auslander.expert/ Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Важным условием достижения правильного результата является исходный выбор текстов для первого этапа интеллектуального реферирования и последующего создания промптов. Он должна иметь некий общий «нарратив», https://aitopics.org содержать общие понятия и смыслы. В противном случае трудно надеяться на получение разумных результатов (Рисунок 3).

Пример 2: контекстуализация

Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Приложение использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney. Полученные промпты увеличивают вероятность получения релевантного результата от модели. Для таких задач создаются два разных промпта, где первый отвечает за извлечение соответствующих цитат, а второй принимает их в качестве входных данных и извлекает из исходного документа ответы на интересующий вопрос. Одним из наиболее эффективных приемов промпт-инжиниринга считается разбиение решаемой задачи на несколько подзадач. После того как подзадачи определены, последовательно находятся их решения с помощью LLM. При этом результат от предыдущего промпта используется в качестве входных данных для другого запроса. Создание цепочек промптов полезно для решения сложных задач, которые затруднительно решить при использовании слишком большого одинарного промпта.