Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая. Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь.

Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning

Когда вы начинаете работать с промптом, старайтесь формулировать его так, чтобы он охватывал основную суть задачи, но не перегружал модель лишними деталями. После получения ответа оцените, насколько он соответствует вашей цели. Обратите внимание на акценты, которые сделала модель, и вычлените, какие аспекты оказались недостаточно ясными. https://www.webwiki.fr/auslander.expert/ Постепенно уточняя запрос, вы сможете выявить, какие формулировки и подходы приводят к лучшим результатам, таким образом создавая более точные и эффективные промпты. Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов.

Использование более продвинутой модели: пример применения

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]. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. При этом использование более продвинутой модели не всегда будет оправдано, так как часто ее стоимость будет выше, а для ряда задач и более простые модели будут давать схожий результат. Существует несколько основных подходов, и в этом материале мы разберем базовые, но действенные методы улучшения качества фичей и целых продуктов на основе LLM. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных. Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами. https://aihealthalliance.org Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. Сжатие текста может иметь много разнообразных вариантов и применений. Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме. Давайте рассмотрим базовый пример задачи сжатия текста с помощью промптов.

Большие языковые модели (large language models, LLM) находят все новые области применения на практике, в том числе в сфере государственного и муниципального управления. Для повышения эффективности практического применения больших языковых моделей разрабатываются правила и приемы взаимодействия с ними, учитывающие специфику, широкий спектр их возможного использования и все возрастающую доступность. В статье исследованы вопросы повышения эффективности работы больших языковых моделей с различными видами контента с помощью приемов промпт-инжиниринга. https://adsintro.com/index.php?page=user&action=pub_profile&id=425828 Представлен анализ значительного числа промптов для больших языковых моделей и методик их формирования. Предложенная методология позволяет при обучении LLM эффективно интегрировать в нее знания из различных источников и превращать в действительно интеллектуальный инструмент, расширяющий возможности его работы. При применении данного подхода LLM выступает в качестве мощного интеллектуального ассистента, позволяющего генерировать документ, автором которого является пользователь системы.