Техники промптинга

Вы узнаете, как превратить стандартные ответы в глубокую аналитику, как заставить нейросеть мыслить креативно и как избежать типичных ошибок, которые совершают даже опытные пользователи. Еще один распространенный совет при разработке промптов - избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Генерация текста — одна из самых распространённых задач для AI. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Использование различных формулировок может помочь модели лучше понять задание и получить более разнообразный и творческий результат. Попробуйте использовать разные стили, тона и форматы, чтобы посмотреть, как модель отреагирует. Иногда, чтобы использовать эту технику, действительно достаточно просто добавить одно предложение к промпту.

• Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь.
• Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. https://www.indiegogo.com/individuals/38460290/
• Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды.
• В случае какой-либо неоднозначности вы можете подтолкнуть модель задать уточняющие вопросы для лучшего понимания конкретной задачи.

В целом, предоставление примеров действительно помогает в решении некоторых задач. Если применение zero-shot или few-shot промптингов не дает ожидаемых результатов, это может указывать на то, что модель не обладает достаточными знаниями для успешного выполнения задачи. В таком случае стоит начать рассматривать возможность настройки модели или проведения экспериментов с более сложными способами формулировки промптов.

Классификация текста

Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах. Несмотря на огромные обучающие данные, модель может извлечь пользу из дополнительной информации, полученной из специализированных областей. Таким образом, RAG помогает, предоставляя более точные и контекстуально релевантные ответы, уменьшая неоднозначность и предположения, смягчая галлюцинации. Промпты с несколькими примерами (Few-shot prompting) включает в себя демонстрацию конкретных нюансов или выделение сложностей задачи путем показа нескольких примеров. Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста. Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг - техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день - это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач.

Форматирование промптов

Модель не очень хорошо работает с количеством слов в ответе, однако всегда четко выполняет запросы на количество предложений или абзацев. Если ваша задача требует определенных знаний - предоставьте их модели. Многократные диалоги, сложные инструкции и тщательно структурированные вводные и выходные данные. Вашей задачей как промпт-инженера является совершенствование способа предоставления более точных инструкций.  https://able2know.org/user/seo-influence/ 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.

Генерация с поддержкой извлечения данных (Retrieval-Augmented Generation, RAG)

Лучше дать более подробный контекст, чтобы избежать галлюцинаций. Не стоит писать слишком расплывчатые https://aihub.org   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. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Надеюсь, эти техники составления промптов и лучшие практики хорошо послужат вам в вашем следующем лучшем использовании ИИ. В целом, составление промптов включает в себя творчество и критическое мышление, так что надевайте свои творческие шляпы и начинайте составлять промпты. Например, если я скажу, что «сыр» — это «fromage», тогда «яблоко» — это «pomme» на французском, модель узнает информацию о задаче из очень ограниченного количества примеров. Если вы готовы, можем перейти к заключению статьи, где подведем итоги и дадим краткие рекомендации по улучшению навыков создания промптов.