Промпт инжиниринг: оружие в мире искусственного интеллекта

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.  http://bmwnews.lv/user/Rank-Wizards/ 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. 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.

3.1. Типы аналитических задач

Промпт-инжиниринг - это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). 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 https://deeplearning.ai   эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.

4. Задачи взаимодействия

Однако эффективность моделей может сильно варьироваться в зависимости от выбора конкретной модели, размера и качества обучающей выборки, а также от параметров обучения. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно https://cmu.edu/artificial-intelligence/   успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали. http://www.bitspower.com/support/user/search-gains

• Чем больше вы будете практиковаться, тем лучше станут ваши навыки.
• Со временем поисковики подстроились под обычного пользователя и научились «угадывать», что он имел в виду, вводя текст «скачать бумер бесплатно» в поисковую строку.
• Систематизация структуры промптов, представленная в данном руководстве, направлена прежде всего на повышение стабильности ответов языковой модели.
• Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами.
• Причем сравнивая эти два инструмента, специалисты отталкиваются от идеи, что промпты превратились в своего рода язык программирования, где в качестве кода используется человеческая речь.

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. До сих пор вы использовали простые инструкции для выполнения задачи. 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. 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. 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. Для этого смотрим, какие потребуются навыки для решения этой задачи, сколько времени и человекочасов займет разработка. Поняв требуемый уровень, мы можем поставить себе дедлайны на проверку гипотезы и запланировать действия, если задача не решится выбранным способом. Ниже я расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий. Как раз это — одна из задач промпт-инженеров и один из навыков, которые им нужны. С помощью разработки эффективных запросов вы можете сделать модели ИИ более интерактивными, полезными и, в некотором роде, умными. В этом сила промпт-инжиниринга и объяснение, почему все в сфере ИИ сейчас им увлечены. Пока мы продолжаем расширять границы того, на что способен ИИ, освоение создания запросов становится всё более критичным. Одним из ключевых преимуществ промпт инжиниринга является возможность более точного контроля над выводом моделей. Это отличает его от более традиционных методов обучения моделей, которые могут быть менее предсказуемыми и труднодоступными для регулировки. Промпты предоставляют пользователю более гибкий и понятный способ коммуникации с моделью, что позволяет точно настроить ее на конкретную задачу или контекст. В мире быстро развивающихся технологий и искусственного интеллекта (ИИ) все больше внимания привлекает новая методология, известная как «промпт инжиниринг» (prompt engineering). Помните, что ваше творчество и креативность — это те элементы, которые делают процесс создания промптов по-настоящему увлекательным. Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. Во-первых, создание эффективных промптов может требовать некоторого технического искусства и экспериментирования.