От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей Хабр

Промпт инжиниринг основан на использовании специальных инструкций, известных как «подсказки» или «промпты» (prompts). Промпт представляет собой текстовую строку или фразу, которая подается на вход модели и определяет ее поведение при генерации текста. Промпты могут быть заданы в форме вопросов, команд, описаний или простых предложений, которые явно указывают модели, какой тип информации нужно сгенерировать. После получения фидбека и тестовых результатов, используйте эту информацию для улучшения запросов. Затем снова протестируйте, получите больше фидбека и продолжите улучшение. Правильное проектирование запросов схоже с ключом от секретной двери — оно может открыть огромный потенциал модели ИИ.

Структура, компоненты и примеры

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.

💨 Понимание запросов

Такой промпт повышает вероятность получения желаемого результата. Библиотека промптов — это набор качественных промптов, которые можно использовать для обучения или тестирования языковой модели. Промпты в библиотеке могут быть сгруппированы по темам, стилям или другим параметрам, что упрощает их поиск и использование. Промпт-инжиниринг — это процесс создания эффективных и точных промптов для работы с большими языковыми моделями (LLM). 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.

• Кроме того, эта роль, вероятно, станет ещё более значимой при дальнейшем развитии ИИ.
• Вот пример промпта, извлекающего информацию из заданного параграфа.
• Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями.
• 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.

Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Однако,  хотя промпт инжиниринг обладает множеством преимуществ, он также имеет свои ограничения. Для более молодых профессионалов начало карьеры в промпт-инжиниринге может быть стратегическим ходом. Это довольно новая область, что означает не такой большой конкурс и больше возможностей выделиться. Кроме того, эта роль, вероятно, станет ещё более значимой при дальнейшем развитии ИИ. 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). 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. Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций.  https://auslander.expert/ Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. Запрос же «Напиши стихотворение о красоте https://openreview.net   весны» направит модель к ожидаемому результату. Запросы схожи с вопросами или командами, которые вы бы дали человеку-ассистенту. Например, заданный модели ИИ вопрос «Какая сегодня погода в Нью-Йорке? » побудит её найти релевантную информацию о текущей погоде в Нью-Йорке. 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.