Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

В настоящее время наиболее активно используются следующие типы промптов. Ключевой составляющей генеративного искусственного интеллекта являются большие языковые модели (large language models, LLM). Подобные модели, например, показали свою эффективность в научных исследованиях [Брагин и др. 2023], при прогнозировании сложных экономических систем в современных условиях [Бахтизин 2013], а также при разработке концепции социального искусственного интеллекта [Петрунин 2023].

С первого выстрела: zero/one/few shot prompting

В этом случае используется подход, называемый «дерево мыслей», при использовании которого производится обобщение цепочек смыслов. На Рисунке 2 представлены возможные варианты конструирования промтов при использовании ТоТ. Более продвинутым методом оптимизации запросов является метод самосогласованности, в котором используются нескольких различных путей рассуждений (промптов) методом few-shot CoT, а затем выбираются наиболее согласованные ответы. Это помогает улучшить производительность СоТ-метода в задачах, связанных с арифметикой и здравым смыслом, когда выбирается преобладающий ответ, который становится окончательным. Использования LLM предполагает нахождение ответов на вопросы о содержании большого текстового документа. По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. https://aiweekly.co Copilot – это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат.

Результаты

В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. http://csmouse.com/user/SERP-Secret/ 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. Важным условием достижения правильного результата является исходный выбор текстов для первого этапа интеллектуального реферирования и последующего создания промптов. Он должна иметь некий общий «нарратив», содержать общие понятия и смыслы. В противном случае трудно надеяться на получение разумных результатов (Рисунок 3).

Умный AI-ассистент для вашей клиники

Таким образом, промпт, представляющий собой набор данных, передаваемых модели в виде инструкций или запросов, становится инструментом настройки ее работы с генеративным ИИ. В данной статье мы подробно рассмотрим мастерство создания промптов для нейросетей, акцентируя внимание на важности эффективного промпт инжиниринга в современных реалиях. Вы узнаете, как правильно формулировать запросы, чтобы добиться максимальных результатов от AI-технологий, а также получите практические советы и примеры успешных промптов для различных ситуаций, включая генерацию https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/ текста и идей. А для решения задачи в идеале нужны параллельные фрагменты с распределением длин от предложений до очень длинных текстов. Эллипсисом называют пропуск в тексте элемента предложения, который восстанавливается из контекста. Но не всегда эллиптические конструкции исходного языка текста присутствуют в языке перевода. В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла. Таким образом, можно сделать вывод, что на сегодняшний день LLM хоть и умеют работать «из коробки» в режиме минимального дообучения, но без специфичного тюнинга под перевод пока не обойтись — есть ошибки. Близкие к человеку результаты показывают только лучшие foundation-модели от команд вроде OpenAI или Anthropic.