Примеры промптов

Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства. 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.

• Промпт-инженеринг - это не просто наука, это настоящее искусство, требующее практики и постоянного совершенствования.
• Так модель будет получаеть промежуточные результаты, которые с меньшей вероятностью будут неверными.
• Role based промптинг - техника создания промпта, в основе которого лежит задание роли / точки зрения и тд.
• Хотя крупные языковые модели демонстрируют отличные способности в режиме Zero-shot, они все еще не справляются со сложными задачами.

Пошаговое руководство по созданию эффективных промптов

Вашей задачей как промпт-инженера является совершенствование способа предоставления более точных инструкций. Однако этого может быть недостаточно для более сложных случаев. В таких ситуациях важно также учитывать контекст и использовать разные элементы в промпте. Другие элементы, которые вы можете предоставить, это входные данные или примеры. Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Благодаря возможности работы с минимальным объемом данных, метод оптимизирован для работы на больших диалогах без потери контекста и скорости/точности выполнения.  https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ При классификации текста подход может помочь модели правильно определить категорию текста, предоставив всего несколько примеров текстов с метками категорий. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. 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. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Одно из применений, в которых LLMs довольно эффективны, - это генерация кода.

Latent AI

Подумайте о том, насколько конкретным и детальным вы хотите быть. Включение слишком многих дополнительных деталей не всегда является хорошим подходом. Детали должны быть соответствовать задаче и способствовать её выполнению. Мы настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений. Хотя базовые примеры были интересными, в этом разделе мы рассмотрим более продвинутые техники формулировки запросов, которые позволяют нам решать более сложные и интересные задачи. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности.

ChatGPT: эффективные промпты. Как правильно составлять запросы для работы с нейросетью?

Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию - фокусируясь на том, что не нужно делать. Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT. Наде­ем­ся, что наша ста­тья помог­ла вам луч­ше понять, как рабо­та­ет этот метод. Вы когда-нибудь заду­мы­ва­лись, как заста­вить искус­ствен­ный интел­лект (ИИ) давать более точ­ные и под­хо­дя­щие отве­ты на запро­сы? При использовании промтов Few-shot в слишком сложных задачах модель может переобучиться. Это значит, что она случайным образом запомнит ответ на какой-либо вопрос и будет отвечать так в любых ситуациях. Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями. Мы рассмотрели основные аспекты, касающиеся создания промптов, включая их важность, основные принципы, пошаговое руководство и распространённые ошибки. Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий. Используя эти принципы и форматы, вы сможете создавать более эффективные промпты, которые помогут вам достигать желаемых результатов при взаимодействии с нейронкой. 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 https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/   рекомендуем попробовать дообучить модель или поэкспериментировать с другими техниками промтинга.