Prompt Engineering 101: Создание эффективных подсказок для понимания естественного языка
Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды.
OpenAI открывает бесплатный доступ к модели o3-mini!
И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали, что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Есть много методов и техник, используемых для создания и оптимизации промтов.
- Эта статья предоставит подробное руководство по методам создания эффективных промптов и их важности в NLP.
- Это метод, который включает в себя использование параметров для настройки запроса.
- Такое обучение перестало деградировать и дало заметные улучшения относительно базового SFT-чекпоинта.
- С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна.
- Представим, что компания разрабатывает систему автоматической поддержки клиентов с использованием нейросети ChatGPT.
- Эти примеры показывают, что промпт-инжиниринг — это не только возможность улучшить результаты, но и способ сократить затраты времени и ресурсов.
Промпт-инжиниринг — это искусство и наука разработки запросов (или «промптов»), которые управляют поведением генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Если проще, то это процесс, который помогает взаимодействовать с ИИ максимально эффективно, формируя запросы так, чтобы получать нужный результат. Промпт может быть коротким вопросом, сложной инструкцией или даже многоуровневым сценарием, включающим примеры, контекст и предполагаемые ответы. В мире искусственного интеллекта (ИИ) контекст играет ключевую роль в формировании качества и релевантности ответов.
Использование примеров
Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. От незначительных изменений базового чекпоинта качество итоговой модели менялось радикально — вплоть до факта сходимости или развала модели.
Стратегии разработки эффективных промтов
Но не всегда эллиптические конструкции исходного языка текста присутствуют в языке перевода. В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла. Близкие к человеку результаты показывают только лучшие foundation-модели от команд вроде OpenAI или Anthropic. В любой продакшен-среде инференс таких моделей крайне тяжелый и требует очень https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/ много вычислительных ресурсов. Процесс итеративного улучшения дает достичь более высоких показателей точности и релевантности ответов. Составление эффективных промптов для ChatGPT – это и искусство, и наука. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Когда вы задаете вопрос или даете инструкцию, то, как вы сформулируете свой запрос, может сильно повлиять на качество ответа. Чтобы получить точные, содержательные или творческие ответы, нужно понимать, что делает промпт хорошо работающим. В таком случае в качестве обучающих сэмплов берут напрямую оценки и ранжирования людей. В случае Full Fine-tune мы оптимизируем все параметры языковой модели, соответственно, разница между обучением с нуля и использованием LLM pretrain состоит исключительно в начальном приближении. И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Другими словами, предобученная LLM гораздо лучше умеет строить предложения и знает какие-то факты, которые сложно найти в корпусах перевода.