Так как генеративный ИИ на базе языковых моделей — сфера новая, у специальности промпт-инженеров четкого описания нет, как нет и устоявшихся зарплат.. ИИ может быть предвзятым, выдавать ложные сведения, не понимать https://deveducation.com/ контекст, создавать бессмысленные ответы, оскорблять и давать вредные советы. Если нейросети выдают странные некорректные результаты, людям неинтересно ее использовать. Генеративный ИИ используют нейросети, например, чат-бот ChatGPT от OpenAI и генерирующая картинки нейросеть Midjourney. Генеративный искусственный интеллект — это технология для создания нового контента. Она может, к примеру, написать рассказ, в котором все слова, предложения, абзацы и сюжетная линия будут логически, стилистически и синтаксически связаны.

Кто такие промпт-инженеры и как умение общаться с ChatGPT станет профессией, которая захватит мир

Давайте рассмотрим варианты добавок к промптам для изображений. Очевидно, для изображений можно сделать отдельный (и весьма подробный) гайд. Потому мы рассмотрим лишь несколько базовых способов улучшить промпт промт инженер обучение для генерации изображения. Классифицируй указанное выше сообщение как ВАЖНОЕ или НЕВАЖНОЕ, учитывая, что сообщение пришло в отдел, занимающийся разработкой программного обеспечения. Ответ дай в формате “Ответ – результат классификации“.

Без чего Prompt-инженером не стать

Если будут, не одному только Яндексу понадобятся инженеры быстрой разработки. Используя соответствующие подсказки, контекст и инструкции, инженеры создают модели, которые генерируют точные и актуальные ответы. Это человек, который создает или обучает искусственный интеллект генерировать текст, изображения или другой контент по текстовым запросам. Запросы выглядят как текст, фрагменты кода или операторы, а называются Фронтенд промптами. После того как эти подзадачи определены, LLM получает запрос на одну подзадачу, а затем его ответ используется в качестве входных данных для другого запроса.

Пример 3: запрос с примером кода

И простым голосованием решим, какой ответ принимать за итог. Либо мы можем проделать такую же операцию, но предложить модели самой скомпилировать итог в единое решение. Например, на вопрос «Сколько стоит куриная грудка? Как мы можем заметить, ответ стал более полным, если сравнивать с предыдущей версией.

Предоставление дополнительной информации или установление фона запроса помогает модели дать более точный и релевантный ответ. Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции (“Complete the sentence”). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели выполнения задачи называется промпт инжинирингом. Добавление контекста к запросу помогает модели понять, о чем идет речь, и дать более точный ответ.

Инженерия подсказок дает разработчикам больший контроль над взаимодействием пользователей с искусственным интеллектом. Эффективные подсказки позволяют понять суть и создать контекст для крупных языковых моделей, а также помогают ИИ уточнить выходные данные и кратко представить их в требуемом формате. С развитием искусственного интеллекта (AI) и нейросетей появляются новые профессии, одна из которых — инженер по составлению запросов, или иначе, «prompt engineering». В этой статье мы подробно рассмотрим, что представляет собой prompt engineering, почему это важно и какие навыки необходимы для этой работы. Предоставление контекста помогает модели лучше понимать вашу задачу. Чем больше информации вы предоставите, тем точнее будет ответ.

Если вы добавите больше примеров, вы можете получить еще лучшие результаты. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке. Но предположим, что вам действительно нужно nutral. Возможно, вы можете попробовать добавить описания к меткам или добавить больше примеров в промпт? Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах.

• Соответственно, дополнительной информации на вход мы подавать не будем.
• Промпт может содержать информацию, такую как инструкция или вопрос, который вы передаете модели, и включать другие детали, такие как контекст, входные данные или примеры.
• Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач.
• Life streaming напишет то же самое и для него можно использовать «at most once».
• Укажите свой основной запрос, какую задачу должна решать модель.

Если комбинировать такой подход с теми, которые мы использовали ранее, то результат будет гораздо лучше. Так, пройдя несколько итераций последовательного изменения нашего промпта, мы получим итоговую версию, куда лучше решающую поставленную задачу. Но сейчас речь будет об использовании решения, которое можно применить «вручную». В этом случае мы обращаемся к LLM с запросом о таком изменении нашего промпта, чтобы он был максимально полезен. Достаточно полезной техникой является обратное преобразование изображения. Есть набор различных инструментов и источников, которые можно использовать для этой задачи.

Одно из применений, в которых LLMs довольно эффективны, – это генерация кода. С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода. Например, давайте создадим систему диалога, которая способна генерировать более технические и научные ответы на вопросы.

Метод дерева мыслей обобщает подсказки, основанные на цепочке рассуждений. Благодаря данному методу, модель может сгенерировать один или несколько возможных следующих шагов. Затем модель анализирует каждый из них, используя метод поиска по дереву мыслей. Под креативностью подразумевается создание новых идей, концепций или решений. Инженерию подсказок можно использовать для улучшения творческих способностей модели в различных сценариях.

Однако, они настолько открыты, что ваши пользователи могут взаимодействовать с генеративным ИИ с помощью бесчисленных комбинаций входных данных. Языковые модели искусственного интеллекта очень мощные и не требуют многого для создания контента. Даже одного слова достаточно, чтобы система могла составить подробный ответ. Подсказка – это текст на естественном языке, содержащий требование к генеративному искусственному интеллекту выполнить определенную задачу. Генеративный искусственный интеллект – это решение ИИ, которое создает новый контент, такой как истории, разговоры, видео, изображения и музыку. Он основан на очень больших моделях МО, использующих глубокие нейронные сети, предварительно обученные на огромных объемах данных.

Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. OpenAI открыло настоящий ящик Пандоры, и теперь огромное количество бизнесов работает над внедрением технологии в свою деятельность в том или ином виде. Google, Meta, Spotify, Discord, Boeing, Binance, Alibaba, Baidu — все больше компаний вступают в эту погоню за искусственным интеллектом. Существует много инструментов и библиотек, которые могут помочь в создании и оптимизации запросов. Изучите доступные ресурсы и интегрируйте их в свои рабочие процессы. Из интересных техник хотел бы упомянуть self-consistency.

Reflexion — это процесс анализа и корректировки промтов на основе полученных результатов. Такой подход дает постепенно повышать точность и релевантность выдаваемых ответов. Этот подход активно используется в промт инжиниринге (prompt engineering) для повышения эффективности взаимодействия с крупными языковыми моделями (LLM). Prompt engineering, или инженерия запросов, это важная дисциплина в области искусственного интеллекта, особенно в контексте взаимодействия с крупными языковыми моделями, такими как ChatGPT.

ChatGPT многофункционален, но для решения конкретных задач есть более совершенные алгоритмы. Например, специализированная языковая модель Codex, разработанная той же OpenAI, гораздо лучше подходит для написания кода. При таком объеме данных и количестве параметров обучение модели может занимать месяцы даже на мощнейших суперкомпьютерах. За это время она усваивает закономерности создания предложений из слов, запоминает факты об окружающем мире и приобретает «понимание» того, как формировать на их основе логичные тексты.

Например, в задаче определения тона отзыва (позитивный/негативный), в ходе такой разметки человек для некоторого набора таких отзывов проставляет «метку», указывающую тон отзыва. Полученный размеченный набор данных позволяет впоследствии обучить модель машинного обучения, автоматически определяющую тон отзыва. Например, в первом промпте мы можем попросить в нужном формате извлечь все цитаты, которые потребуются для последующего ответа на вопрос. А во втором промпте мы попросим модель использовать эти цитаты для формирования требуемого решения или создать на основе этой информации связный текст, объясняющий ту или иную точку зрения. Дополнительным улучшением для указанного метода является использование LLM для получения алгоритма из описания задачи.