Использование обратной связи от нейросетей и пользователей позволяет улучшать промты. Анализ полученных результатов помогает понять, что работает, а что нет. Существует много инструментов и библиотек, которые могут помочь в создании и оптимизации запросов. Изучите доступные ресурсы и интегрируйте их в свои рабочие процессы. Указание ограничений и рамок для модели помогает сфокусировать ответ.
Данная техника включает в запрос демонстрацию выполняемой задачи, предоставляя модели больше контекста. Рассмотрим задачу классификации с несколькими примерами. Еще важно не забывать делить промпты на несколько запросов. Этот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Системный промпт (System prompt) – промпт, который определяет поведение модели – как общаться с пользователями.
Использование списков, вопросов и заданий может сделать запрос более привлекательным. Для сравнения, когда мы не использовали специальный вопрос, модель предоставила неверный ответ. Однако простое сокращение количества токенов в запросе не может гарантировать улучшение производительности. Чтобы достичь максимального эффекта, необходимо соблюсти баланс между краткостью и содержательностью.
Создание Сплоченности: Использование Генераторов Подсказок Для Разработки Последовательных Тем В Письменной Форме
Например, есть большая foundation-модель, которая обучена на тысяче видеокарт. Мы можем чуть-чуть её донастроить и составить несколько пар вопрос-ответ так, чтобы модель чуть поумнела в конкретной области. Нужны видеокарты или облачные мощности и быстрого результата не будет. Чат-боты и AI-ассистенты могут использоваться для обработки запросов клиентов.
Методы И Техники Продвинутого Immediate Engineering
А «exactly once» — самая сложная вещь для разработки. Поэтому приходится искать компромисс между первыми двумя. Представьте, что мы переезжаем с PostgreSQL thirteen на PostgreSQL 14 и беспокоимся, что что-то сломается. Но скажем действовать как DBA, опытный администратор.
Однако для эффективного использования этих инструментов требуется знание и практика immediate engineering. Эта статья предлагает подробное руководство по-практическому immediate engineering для бизнес-пользователей, рассматривая ключевые аспекты и методы для достижения лучших результатов. Цель этого процесса — формирование запросов таким образом, чтобы получить наиболее точные и релевантные ответы от модели. Chain‑of‑thought (CoT) — это метод, который направлен на стимулирование модели логическому мышлению и объяснению своих шагов при решении задач. Он отличается от стандартного prompting, который только требует ответа, а не объяснения процесса решения.
Reflexion включает в себя оценку и пересмотр сгенерированных ответов для выявления и исправления ошибок. Immediate Engineering — это не просто набор техник, а целая дисциплина, которая требует как творческих, так и аналитических навыков. Правильное формулирование запросов может значительно увеличить эффективность работы с ИИ, открывая новые горизонты для креативности. Искусство и наука успешного Prompt курсы промт инженер Engineering заключаются в умении находить баланс между четкостью, креативностью и исследовательским подходом.
Вы можете экспериментировать с инструкциями, чтобы улучшить результаты. Помимо утилитарного использования, промпт-инжиниринг влияет на то, как люди взаимодействуют с ИИ в повседневной жизни. Например, виртуальные ассистенты становятся все более интуитивными, а пользователи — более избирательными в том, как они формулируют свои запросы. В копирайтинге промпт-инжиниринг помогает создавать тексты с заданным стилем, тоном и даже длиной.
Если мы решим попросить ChatGPT решить архитектурную задачку, она может начать расписывать решение по пунктам максимально уверено, но на деле окажется, что это решение не работает. А ещё использование подешевело и стало совсем классно. От появления первой версии ChatGPT до текущего момента технология развивается по экспоненте.
Языковые модели могут работать без перерывов и усталости, что снижает вероятность ошибок и повышает точность выполнения задач. На данный момент DALLE-2 и Midjourney находятся на стадии бета-тестирования, и подать заявку на участие в нем может любой. Экспериментируйте с запросами, присоединяйтесь к сообществам увлеченных этой технологией и изучайте, что и как они там делают. Чтобы запросы были по-настоящему успешными, они должны соответствовать некоторым критериям. Даже если вы пока новичок в составлении промптов, есть прекрасный инструмент, который может помочь вам https://deveducation.com/ в этом.
- Однако для эффективного использования этих инструментов требуется знание и практика prompt engineering.
- Те, кто относятся к модели скептично, возможно как раз пробовали GPT на релизе модели 3,5, которая кратно меньше GPT-4.
- При составлении запроса мы не предоставляем какого-либо описания выполняемой задачи, примеров реализации.
- Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах.
В предыдущей статье разбирал 5 скрытых функций ChatGPT которые помогут существенно изменить вашу форму кооперации с языковыми моделями. На самом деле одна из самых полезных техник, хоть и самая простая. Согласно ей, мы заставляем модель сначала изложить план, по которому она будет генерировать, а только потом начать генерировать. Благодаря этому трюку модель перестает путать инструкцию и контекст, лучше отделять одно от другого. Главное, чтобы модель поняла, что вот тут — инструкция, а вот тут — контекст. Вы не получите один и тот же результат практически никогда.
Задаем роль, погружаем в контекст домена задачи, то есть, какие запросы в будущем должна решать модель. Не игнорируйте этот тип промпта, он поможет достичь лучших результатов, чем дефолтная версия объявленная в модели. Такой подход позволяет ChatGPT создавать или улучшать сами запросы, что способствует генерации креативных идей и оптимизации взаимодействия с ИИ. Это полезно для разработки новых подходов к решению задач и повышения эффективности формулировки запросов, для создания новых идей и улучшения качества понимания работы с моделью. Prompt Модульное тестирование engineering — это процесс разработки и оптимизации запросов (промтов) для взаимодействия с языковыми моделями, такими как ChatGPT.
Важно учитывать ограничения модели, такие как объем контекста и возможные ошибки. Это поможет делать реалистичные ожидания и улучшать качество результата. Чем больше вы экспериментируете с разными запросами, тем лучше вы понимаете, как они влияют на ответы. Попробуйте изменять структуру и содержание запросов, чтобы увидеть, как это меняет результаты. Одно из применений, в которых LLMs довольно эффективны, – это генерация кода.