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.).
Ожидание идеального ответа с первого раза
- В этом разделе мы рассмотрим успешные промпты для различных ситуаций, таких как генерация текста, кода и идей.
- То есть, мы используем несколько примеров входных и выходных данных, чтобы обучить модель.
- Промпты с несколькими примерами (Few-shot prompting) включает в себя демонстрацию конкретных нюансов или выделение сложностей задачи путем показа нескольких примеров. https://chiroqchi24.ru/user/Traffic-Pro/
- Если мы рассмотрим это ближе, то можно увидеть, что задача, которую мы представили, включает в себя несколько более сложных этапов рассуждения.
- 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.
Однако, на седьмом шаге, модель делает выбор в пользу Ивана, получив новые факты и забыв о своих предыдущих рассуждениях. Например, давайте создадим систему диалога, которая способна генерировать более технические и научные ответы на вопросы. Обратите внимание, как вы явно указываете, как она должна себя вести через инструкцию. На этот раз модель вернула neutral, что является точной меткой, которую вы искали. https://www.webwiki.de/quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть конкретной в выводе. Не обращая слишком много внимания на точность вывода выше, о которой мы поговорим позже, модель попыталась сжать параграф в одно предложение.
Анализ задачи
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. 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.
Основы промптинга
Очевидно, нельзя рассчитывать на правильность законов, которые модель попробует вывести самостоятельно. А вот попросить модель, опираясь на конкретные законы, решить задачу - вполне. Корректность ответа будет выше, чем в https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ простом Chain-Of-Thought, ведь тут не будет искажения каких-либо фактов действительности. 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. Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Чем больше вы будете практиковаться, тем лучше станут ваши навыки. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Будьте очень конкретными при написании инструкции и задачи, которую вы хотите, чтобы модель выполнила. Чем более подробным и детальным будет промпт, тем лучше будут и результаты. Это особенно важно, когда вы уже понимаете какого результата или стиля генерации вы хотите добиться. Нет конкретных токенов или ключевых слов, которые приводят к хорошим результатам. Использование примеров в промпте очень эффективно для получения желаемого вывода в конкретных форматах. Это форма общения с машиной, в которой четкость и конкретность играют решающую роль. 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 https://partnershiponai.org промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей. Пошаговое руководство с примерами для тех, кто хочет эффективно использовать ИИ в работе. Prompting — это процесс подачи нейросети определенных данных или контекста. В машинном обучении, особенно при работе с языковыми моделями, prompting используется для задания конкретной задачи, которые должен выполнить ИИ. Промтинг может включать текстовые подсказки, инструкции или примеры. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Например, для решения задачи необходимо использовать законы физики. Например, если вы прости модель написать рассказ в стиле Агаты Кристи, дайте в качестве примеров пару кусков текста данного автора. В следующем разделе мы рассмотрим еще более продвинутые концепции и техники промпт-инженерии для улучшения результатов при выполнении всех этих и более сложных задач. Еще одна рекомендация состоит в использовании некоторого ясного разделителя, например "###", для отделения инструкции и контекста. Приведенный выше пример - это базовая иллюстрация того, что сегодня возможно с помощью LLM (Large Language Models).