Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Помните, что эффективное взаимодействие с языковыми моделями основано на ясности, https://artificial-intelligence.blog.gov.uk   уважении и сотрудничестве. Избегайте манипулятивных промптов и сосредоточьтесь на создании качественных запросов, которые помогут вам получить нужную информацию или достичь желаемых результатов. Эти промпты устанавливают определенные ограничения или условия для генерации текста, что может быть полезно для контроля над стилем, форматом или содержанием выходных данных. Использование генеративных ИИ-моделей в задаче суммаризации текста представляет собой перспективный исследовательский и практический направление. В дальнейшем планируется расширение экспериментов на более широкий спектр текстовых данных и моделей для получения более точных и обобщенных результатов. В рамках практики было исследовано применение генеративных искусственных интеллект-моделей (ГИИ) для задачи автоматической суммаризации текста. Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского. Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений. Одного примера хватило,  чтобы модель ответила четко и по существу, без генерации лишнего текста. Промпт-инжиниринг — это управление поведением модели с помощью специфического запроса.

Крестный отец продукта: как распределяется время CTO по разным направлениям работы

Помимо описанных базовых разделов, авторы могут добавлять дополнительные секции, необходимые для решения специфических задач. Важно понимать, что использование манипулятивных промптов с целью обхода цензуры может иметь серьезные последствия, как для пользователей, так и для разработчиков языковых моделей. Это может привести к распространению вредного контента, нарушению этических норм и подрыву доверия к технологии. Эти промпты предоставляют модели начальный фрагмент текста и просят ее продолжить его в том же стиле или духе. Это может быть полезно для создания историй, статей или других видов текстового контента. Эти промпты предлагают модели взять на себя определенную роль или персонажа и действовать в соответствии с этой ролью. Манипулятивные промпты пытаются повлиять на ответ языковой модели, апеллируя к эмоциям, угрозам или ложным стимулам. Кроме того, они могут быть использованы с целью обхода встроенных механизмов безопасности и цензуры модели, если таковые имеются, но несовершенны. Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Улучшение промптов (Prompt improvement) — буквально улучшение промптов для того, чтобы ИИ генерировал результаты более высокого качества. AUSLANDER EXPERT

• Промпт-инжиниринг — это не просто технический навык, это смесь креативности, критического мышления и понимания возможностей и границ ИИ.
• Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды.
• Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений.
• Хорошо сформированный запрос может помочь ИИ выдать желаемый ответ с точностью и уместностью.
• Особенно это важно молодым профессионалам, которые хотят оставить свой след в сфере ИИ.

2. Специфические рекомендации по типам задач

Систематизация структуры промптов, представленная в данном руководстве, направлена прежде всего на повышение стабильности ответов языковой модели. Регулярный мониторинг результатов и итеративное внесение корректировок в промпты является обязательной частью процесса их разработки и поддержки. Для более сложных запросов, где возможны варианты ответа, лучше использовать несколько примеров, чтобы продемонстрировать модели ожидаемую вариативность, и тщательно подобрать эти примеры. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Можно ли повысить качество ответов языковых моделей с помощью более продуманных промтов? Как сделать так, чтобы ответы LLM следовали определенному формату? Рассказываем о методах формулирования эффективных запросов к LLM в нашем материале.