Паттерны промпт-инжиниринга: как улучшить взаимодействие с ИИ
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. https://mianswer.com/user/serp-mastery https://magic-tricks.ru/user/Rank-Authority/ 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. Промпт-инжиниринг (инженерия запросов) — это будущее искусственного интеллекта. К концу этого гайда вы не только поймёте, что это значит, но также оцените его актуальность и подготовитесь к созданию собственных запросов. Здесь мы создаём новый контент на основе заданных параметров или требований. Это может быть написание текстов, создание кода или генерация структурированных данных. https://partnershiponai.org Регулярно проверяйте работу промптов и обновляйте тесты по мере появления новых сценариев использования или обнаружения проблем. Ваш первый запрос может принести вам не тот результат, что вы представляли. Через эти начальные попытки можно лучше понять, как модель ИИ отвечает на разный ввод и какие изменения могут улучшить ваши результаты. Создание эффективного запроса сродни созданию хорошего вопроса исследования. Он должен быть достаточно открытым, чтобы допустить глубокое изучение, но в то же время достаточно чётким, чтобы сфокусироваться на выбранной теме. Например, если вы хотите, чтобы ИИ написал стихотворение о весне, запрос «Напиши стихотворение» может дать неожиданные результаты.
- Рассказываем, как языковые модели решают математические и логические задачи, если немного «подумают».
- Промпты в библиотеке могут быть сгруппированы по темам, стилям или другим параметрам, что упрощает их поиск и использование.
- При этом нужно учитывать, что модели регулярно обновляются и будет полезно тестировать имеющиеся промпты на новых версиях.
- Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам.
Преимущества и недостатки промпт инжиниринга
Они влияют на то, как ИИ интерпретирует и отвечает на пользовательский ввод. Запросы играют незаменимую роль в наших взаимодействиях с системами ИИ, формируя природу получаемых нами ответов. Это значит, что овладение искусством создания запросов необходимо для раскрытия полного потенциала ИИ. Они играют важную роль в направлении моделей ИИ, и оптимизация их использования может значительно обогатить наш опыт общения с такими системами. Важно отметить, что промпт-инжиниринг – это динамично развивающаяся область, где постоянно появляются новые подходы и техники. Поэтому структура промптов, представленная в данном руководстве является гибкой и может https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ быть адаптирована под конкретные задачи. Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Чем больше вы будете практиковаться, тем лучше станут ваши навыки. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Если вы готовы, можем перейти к заключению статьи, где подведем итоги и дадим краткие рекомендации по улучшению навыков создания промптов. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается. Например, это может быть чат-бот, который задает пользователям наводящие и уточняющие вопросы. Кастомизация вывода (Output customization) сосредотачивается на том, чтобы обучить большую языковую модель работать с определенными форматами. Например, это может быть шаблон, требующий определенной, конкретной или специфической структуры. Также кастомизация подойдет в ситуации, когда от ИИ требуется принять определенную роль — стать «экспертом» области. Во-вторых, промпты могут быть подвержены внешнему воздействию или нежелательным вмешательствам, что может привести к непредсказуемым результатам или искажению информации. Поначалу будет сложно, но как только вы начнёте свободно на нём говорить, перед вами предстанет мир возможностей.
7.1. Типы оптимизационных задач
Помните, что эффективное взаимодействие с языковыми моделями основано на ясности, 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. Экспериментируйте с разными типами промптов, чтобы найти те, которые лучше всего подходят для ваших нужд. Теперь посмотрим, что произойдет, если показать модели пример стиля. В технологиях GenAI у вас есть выбор между облачными продуктами, например, от OpenAI или open-source моделями (Mistral, LLama или Qwen), которые скачиваются и ставятся локально.