Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. Этот подход широко используется для автоматизации поиска информации и обмена знаний с помощью компьютерных систем. Любая повторяющаяся ошибка — повод задуматься, как именно ее можно решить, чтобы упростить работу и сделать ответы нейросети точнее.

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

Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Базовые настройки и системные инструкции больших языковых моделей заточены под рядового пользователя и самые распространенные типы задач, которые он предположительно будет решать с их помощью. Поэтому стиль и формат ответа модели по умолчанию будут нормализованными и усредненными. Простые и короткие запросы к таким моделям вернут вам простые и стандартные ответы. Такие запросы называются zero-shot запросами (запросы без примеров).

6.2. Рекомендуемые техники

Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Современные языковые модели (LLM) способны создавать ответы, которые выглядят логично и убедительно, но иногда они могут быть вымышленными. Чтобы повысить точность и фактическую достоверность ответов, а также уменьшить вероятность появления несогласованных или выдуманных данных, можно улучшить промпты. Улучшая свои навыки создания запросов, вы откроете истинный потенциал ИИ. Она учится на огромном собрании текстовых данных и выводит из них паттерны и взаимосвязи. Поэтому, чем более точен и полон запрос, тем более верным будет вывод. Промпт-инжиниринг включает в себя больше, чем просто ввод вопросов. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/

Ваш первый запрос может принести вам не тот результат, https://aihub.org 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.

Apache Flink: использование и автоматическая проверка собственного сериализатора состояния

Промпт инжиниринг уже нашел применение в разработке интерактивных приложений, помощи в написании текстов, генерации дизайнов и даже в создании музыки и искусства. Навыки создания промтов помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (Large language models, LLM), таких как YandexGPT. Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов. Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат. https://scenep2p.com/user/Traffic-Pro/ 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. Проектирование промтов предполагает не только разработку и создание запросов. Оно также охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия с LLM и создания новых решений на их основе. Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей. 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. Регулярно проверяйте работу промптов и обновляйте тесты по мере появления новых сценариев использования или обнаружения проблем.