Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. AUSLANDER EXPERT 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.
Эмоциональный интеллект в промптах: мой авторский подход
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.).
С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. Давайте попробуем добавить несколько примеров, чтобы посмотреть, улучшит ли few-shot промптинг наши результаты. Промпты без примеров (Zero-shot prompting) — это самый простой способ получить ответ от модели. Учитывая, что модель обучена на огромных наборах данных, их ответ обычно хорошо работает без дополнительных примеров или специфических знаний предметной области. Если промтов Zero-shot и Few-shot недостаточно, возможно, модель не обладает достаточными знаниями для решения задачи. В этом случае рекомендуем попробовать дообучить модель или поэкспериментировать с другими техниками промтинга.
Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации. Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь.
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. 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.
Форматирование промптов
Согласно Touvron et al. 2023, свойства Few-shot впервые появились, когда модели были масштабированы до достаточного размера (Kaplan et al., 2020). Чтобы направить мыслительный процесс модели, пишите инструкции от общего к частному или наоборот. Всегда проверяйте, что ваши инструкции и примеры не могут инрепретироваться как противоречивые.
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
https://syncedreview.com примеров в промпт?
- В этом случае рекомендуем попробовать дообучить модель или поэкспериментировать с другими техниками промтинга.
- Детали должны быть соответствовать задаче и способствовать её выполнению.
- Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете.
- С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода.
Лучше дать более подробный контекст, чтобы избежать галлюцинаций. Не стоит писать слишком расплывчатые или широкие формулировки, это может привести к общим или нерелевантным ответам. Если вы обнаружили несколько проблем, для которых выбрали разные методы - изменяйте промпт поэтапно. Базовый промптинг - это простое задание вопроса модели или простая инструкция. Мы прочитали и опробовали более десятка различных мануалов по написанию промптов, собрали все самое лучшее в одном месте и готовы поделиться с вами. На самом деле, всё сводится к тому, чтобы заставить модель думать так, как нам нужно.
В конце промпта всегда включайте пару фраз о том, в каком формате должен быть ответ. Так ответы модели будут более предсказуемыми и легкими для анализа. На третьем шаге, исходя из каких-то фактов, модель решает, что Иван невиновен.
Вы также обнаружите, что для более сложных случаев просто предоставление инструкций будет недостаточно. Здесь вам нужно подумать больше о контексте и разных элементах, которые можно использовать в промпте. Тратите часы на формулировку запросов, но результат не впечатляет? В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей.
Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа.
