Техники промптинга
Иногда инструкции в конце промпта оказываются более значительными, чем в начале. Chain-Of-Thought сейчас является одной из самых популярных техник. Очень часто, задание роли может либо путать модель, либо вообще никак не влиять на ответ. Тут важно обстоятельно протестировать промпт на разных ролях, и сделать выбор.
Неясные или слишком общие запросы
- Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.
- После внедрения правильных техник составления промптов время на редактуру сократилось до 30 минут, а качество текстов значительно выросло.
- Чтобы направить мыслительный процесс модели, пишите инструкции от общего к частному или наоборот.
- Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем.
Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию. - Дело в том, что в процессе рассуждений, модель может делать выборы, противоречащие или не соответствующие друг другу. Заметки - это как способ зафиксировать какие-то рассуждения, чтобы модель опиралась на них в течение всего процесса решения. Role based промптинг - техника создания промпта, в основе которого лежит задание роли / точки зрения и тд. В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз.
Типы техник составления промптов
Chain of Thought Prompting – это техника, которая заставляет ChatGPT показывать ход своих рассуждений. При создании контента критически важно добавлять в промпты стиль и дескрипторы. Это помогает получать тексты с нужным тоном и уровнем экспертности. https://vuf.minagricultura.gov.co/Lists/Informacin%20Servicios%20Web/DispForm.aspx?ID=10573930 В своей практике я постоянно сталкиваюсь с тем, что даже опытные предприниматели и маркетологи используют лишь 10-15% возможностей ChatGPT. Большинство ограничивается простейшими запросами вроде "напиши текст о..." или "создай план для...". Результат предсказуем – шаблонные ответы, которые не приносят реальной пользы бизнесу.
Форматирование промптов
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, https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ 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. С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода. При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для достижения оптимальных результатов. https://www.24propertyinspain.com/user/profile/447027 Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. Few-shot prompting — это инструмент для работы с искусственным интеллектом, который упрощает взаимодействие с ним повышая точность. 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. Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. Сжатие текста может иметь много разнообразных вариантов и применений. Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме. Давайте рассмотрим базовый пример задачи сжатия текста с помощью промптов. То есть, мы используем несколько примеров входных и выходных данных, чтобы обучить модель. Были достигнуты некоторые успехи в задачах, связанных с математическими возможностями. Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии. Пока что мы рассмотрим несколько базовых примеров для показа математических возможностей. После того как вы создали промпт, протестируйте его на модели и посмотрите, как она работает. Если результаты не соответствуют ожиданиям, попробуйте доработать промпт, добавив больше деталей или изменив тон и стиль. Всегда лучше прописать в промпте хотя бы примерный желаемый размер ответа. Иначе можно столкнуться с тем, что в одном запросе вы получите целую статью, а в другом - пару предложений. В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт?