Промпт: управляющая инструкция для генеративных моделей искусственного интеллекта

Запрос же «Напиши стихотворение о красоте весны» направит модель к ожидаемому результату. Запросы схожи с вопросами или командами, которые вы бы дали человеку-ассистенту. Например, заданный модели ИИ вопрос «Какая сегодня погода в Нью-Йорке? » побудит её найти релевантную информацию о текущей погоде в Нью-Йорке. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Однако, хотя промпт инжиниринг обладает множеством преимуществ, он также имеет свои ограничения. Для более молодых профессионалов начало карьеры в промпт-инжиниринге может быть стратегическим ходом. Это довольно новая область, что означает не такой большой конкурс и больше возможностей выделиться. Кроме того, эта роль, вероятно, станет ещё более значимой при дальнейшем развитии ИИ. В этих задачах мы извлекаем информацию, выявляем закономерности и https://ai.alberta.ca делаем выводы на основе данных. Пройдите курс, чтобы научиться составлять наиболее эффективные промпты. Модель может выдать неактуальную информацию, если промпт содержит устаревшие данные. Пока ИИ продолжает проникать в различные секторы, спрос на профессионалов, хорошо владеющих навыками взаимодействия и направления систем ИИ, растёт. В списке новых ролей особенно выделяется промпт-инжиниринг, который является многообещающей карьерой. Особенно это важно молодым профессионалам, которые хотят оставить свой след в сфере ИИ.

Задача промпт-инжиниринга

Проектирование промтов предполагает не только разработку и создание запросов. Оно также охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия с LLM и создания новых решений на их основе. Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей.

Нулевой уровень адаптации: использование готовых технологий

Например, это может быть чат-бот, который задает пользователям наводящие и уточняющие вопросы. Кастомизация вывода (Output customization) сосредотачивается на том, чтобы обучить большую языковую модель работать с определенными форматами. Например, это может быть шаблон, требующий определенной, конкретной или специфической структуры. Также кастомизация подойдет в ситуации, когда от ИИ требуется принять определенную роль — стать «экспертом» области. Во-вторых, промпты могут быть подвержены внешнему воздействию или нежелательным вмешательствам, что может привести к непредсказуемым результатам или искажению информации. Поначалу будет сложно, но как только вы начнёте свободно на нём говорить, перед вами предстанет мир возможностей. Промпт инжиниринг является ключевым элементом в создании и настройке языковых моделей глубокого обучения, таких как GPT-3 и его последующие версии. Этот подход позволяет пользователям контролировать поведение и генерацию моделей, чтобы они выполняли конкретные задачи или генерировали определенные типы контента. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. Промпт (от англ. prompt — «подсказка») — это текстовое описание задачи, которую необходимо выполнить с помощью ИИ-модели. Это запрос, который задается модели для генерации текста, изображений, кода или других видов контента. Целью данной практики было изучение возможностей и эффективности генеративных ИИ-моделей в контексте задачи суммаризации текста. Основной акцент делался на сравнении различных подходов и моделей, их применимости и результативности. Промпт инжиниринг уже нашел применение в разработке интерактивных приложений, помощи в написании текстов, генерации дизайнов и даже в создании музыки и искусства. Навыки создания промтов помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (Large language models, LLM), таких как YandexGPT. Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов. Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат. Они состоят из шести компонентов, которые нужно проработать в рамках создания промпт-паттерна. Программисты давно заметили, что иногда при проектировании программного обеспечения возникает повторяющаяся проблема. Порой это даже не проблема, а просто ситуация, с которой они сталкиваются снова и снова. Для решения вопросов такого рода были созданы специальные архитектурные конструкции — шаблоны проектирования или дизайнерские паттерны. Они позволяют кодерам не ломать голову над одним и тем же моментом, а сразу реализовать сложную часть проекта. Как раз это — одна из задач промпт-инженеров и один из навыков, которые им нужны. С помощью разработки эффективных запросов вы можете сделать модели ИИ более интерактивными, полезными и, в некотором роде, умными. В этом сила промпт-инжиниринга и объяснение, почему все в сфере ИИ сейчас им увлечены. Пока мы продолжаем расширять границы того, на что способен ИИ, освоение создания запросов становится всё более критичным. В процессе промпт-инжиниринга может быть собрана библиотека промптов. В single-shot мы уточняем ожидаемый результат, а в zero-shot отправляем запрос напрямую. https://auslander.expert/ Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) – это ChatGPT. Поиск ошибок (Error identification) — метод, который помогает выявлять и разрешать потенциальные ошибки в сгенерированном нейросетью тексте. Этот паттерн используется для борьбы с галлюцинациями, чтобы сгенерированный контекст был точным, понятным и максимально безопасным. Курс представляет Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI, соучредитель Coursera и известный многим по своему курсу машинного обучения.