Запросы должны быть четкими и точными, избегая двусмысленности. Чем более конкретен запрос, тем более релевантный и точный ответ можно ожидать. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства. Наш исследовательский ассистент звучит слишком технически, верно? Хорошо, давайте изменим это поведение и научим систему давать более доступные ответы.
Запрос вроде “Напиши вдохновляющий текст для стартапа в стиле Стива Джобса” даёт гораздо лучший результат, чем просто “Создай текст для стартапа”. Относительно недавно один из потенциальных подходов в prompt-engineering предложил Google. Идея такая – давайте модель сама решит, как рассуждать под вашу задачу. Пробуйте создавать разные вариации как промпта, так и структуры промпта в целом. Например, сделайте разные комбинаций вариантов глав и оценивайте каждый по метрикам. Этот подход обеспечивает глубокий и многогранный анализ темы, позволяя охватить как теоретические, так и практические аспекты вопроса, такие как определения, последствия и решения.
Будущее Google Search Только Что Представили В Labs — И Режим Ии Меняет Все
Если хотим дать референс, например, пример стиля рассылок, то даём информацию. Например, для маркетинговой рассылки даём один или несколько референсов. Можно дать базу знаний и попросить опираться на неё в генерации ответа. Название техники Zero/One/Few-Shot Prompting пошло от обучения с подкреплением. Есть такая методика обучения нейросетей, когда модель учится на своих ошибках, а мы контролируем её обучение, давая часть информации.
Как Работает Prompt-engineering
Фактически, одно из наиболее перспективных применений языковых моделей – это возможность сжатия статей и концепций в быстрые и легко читаемые резюме. Давайте попробуем базовую задачу сжатия текста с помощью промптов. Промпт — это текстовая инструкция или вопрос, на основании которого искусственный интеллект генерирует ответ или выполняет задачу. Ключевая роль промпт-инженера заключается в том, чтобы адаптировать запрос под конкретный инструмент или алгоритм, максимально используя его возможности. Например, в текстовых моделях вроде курсы промт инженер ChatGPT промпт определяет тон, стиль и точность ответа. Метод последовательного рассуждения (Chain-of-Thought Prompting) заключается в разбиении проблемы на управляемые части и направлении ChatGPT через серию шагов для решения задачи.
Процесс итеративного улучшения дает достичь более высоких показателей точности и релевантности ответов. Основная задача это создание промтов, которые максимально точно отражают требуемую информацию. Это включает выбор правильных слов, фраз и структуры запроса, чтобы нейросеть могла понять и обработать его лучшим образом. Учитывайте контекст и специфические требования задачи, для которой он создается. Изучайте примеры успешных запросов в разных областях.
Без четко составленного промпта искусственный интеллект может либо дать слишком общий ответ, либо вовсе не решить поставленную задачу. Такой подход помогает повысить прозрачность вашей модели, увеличивает управляемость и надежность. Это означает, что вы можете легче отлаживать проблемы с ответами модели, анализировать и улучшать производительность на различных этапах, которые нуждаются в улучшении.
- Не факт, что все они вам пригодятся (обычно промтер выбирает несколько “любимых” техник и с ними работает), но все же для формирования полной картины лучше знать и понимать их все.
- Современные технологии стремительно развиваются, и одна из самых перспективных областей это использование искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов.
- Представьте, что мы переезжаем с PostgreSQL thirteen на PostgreSQL 14 и беспокоимся, что что-то сломается.
- Основополагающие принципы запросов заключается в чётком изложении ваших намерений ИИ.
- Сохраните их как чек-лист — и вы сможете «договориться» с ИИ даже по сложным вопросам.
Освоение базовых навыков позволяет наладить начальное взаимодействие с моделью, https://deveducation.com/ однако применение продвинутых техник значительно повышает качество и глубину получаемых ответов. Если мы употребим слово «какой-нибудь» или «что-нибудь» это повлияет на модель негативно. Ведь в самом описании цели будет заложена неопределённость.
Первую модель представила компания Google и стало понятно, что это классная архитектура, на которой можно обучать эффективные вероятностные модели. Предположим, необходимо автоматически генерировать ежемесячный отчет о продажах на основе данных из электронной таблицы. Сложные и многосложные предложения могут запутать модель и привести к нежелательным результатам. Но чтобы сгенерировать такой логотип, надо знать как. К тому же, нейросети могут стать прекрасным вдохновением для дизайнеров и дать возможность выйти за рамки своего восприятия искусства.
Gtc 2025 От Nvidia Соберет Ярчайшие Умы В Области Ии И 25 Тысяч Участников В Личном Формате
И нейросеть писала промпт, по которому это было построено. Это удобно, ведь мне было нужно сгенерировать нечто похожее, но в другом домене. Поэтому я чуть-чуть подкорректировал промпт и получил результат. Диаграммы модель рисовать умеет только через плагины и не очень хорошо. Эмоциональный контекст влияет из-за того, что модели учат на слепке интернета.
Как было рассмотрено ранее, промпт может сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Хотя эти компоненты не являются обязательными, это является хорошей практикой, поскольку чем более конкретными вы будете в инструкции, тем лучше результаты вы получите. Ниже приведен пример того, как это может выглядеть при использовании более структурированного промпта. Метод Few-Shot Studying показывает ИИ как именно нужно выполнять задачу, предлагая образцы решения. Затем, опираясь на предложенные примеры модель применяет полученную схему к новой, аналогичной ситуации.
Сейчас технология бурно Системное тестирование развивается, появилась даже новая профессия промпт-инженер. Но это не меняет факта, что специалисты, которые умеют составлять промпты качественно, сейчас востребованы.
