Few-Shot Prompting Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

Продолжая использовать мой сайт вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie 🍪 и политикой в отношении обработки персональных данных. Несмотря на мощь этих техник, промпт-инжиниринг сталкивается с несколькими проблемами, и конфиденциальность данных является одной из самых важных. Аналогично, RAG становится экспертом модели, который предоставляет конкретные, авторитетные источники. Вы можете экспериментировать с инструкциями, чтобы улучшить результаты. Аналогия здесь очень похожа на эффективную коммуникацию – чем прямее, тем эффективнее передается сообщение. MySQL – это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации. Few Shot Prompting – https://venturebeat.com/ai это мето­ди­ка, исполь­зу­ю­щая несколь­ко при­ме­ров (shots) для улуч­ше­ния пони­ма­ния и гене­ра­ции тек­ста моде­лью ИИ.

Что дальше? Тренды и техники оптимизации LLM

То есть, мы используем несколько примеров входных и выходных данных, чтобы обучить модель. Были достигнуты некоторые успехи в задачах, связанных с математическими возможностями. Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии. Пока что мы рассмотрим несколько базовых примеров для показа математических возможностей. Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Конкретные примеры могут помочь модели лучше усвоить контекст задачи. Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно. Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы.

Сжатие текста

Как и в любом деле, в написании промптов уже появились некоторые устоявшиеся методы. На самом деле, техник большое множество, но мы выделили самые популярные и полезные. Если вы добавите больше примеров, вы можете получить еще лучшие результаты. 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. https://molchanovonews.ru/user/Boost-SEO/ Если промтов Zero-shot и Few-shot недостаточно, возможно, модель не обладает достаточными знаниями для решения задачи. В этом случае рекомендуем попробовать дообучить модель или поэкспериментировать с другими техниками промтинга.

Лучшие практики эффективного составления промптов

Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot). 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. Давайте попробуем базовую задачу сжатия текста с помощью промптов. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. В этом разделе мы рассмотрим успешные промпты для различных ситуаций, таких как генерация текста, кода и идей. Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды. Хотя крупные языковые модели демонстрируют отличные способности в режиме Zero-shot, они все еще не справляются со сложными задачами. Промтинг Few-shot промтинг можно использовать как технику для обучения в контексте, где для повышения качества результатов модели предоставляются примеры, на которых она обучается. http://80.82.64.206/user/ranking-wins 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. 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.