Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

Первичные гипотезы, которые с помощью больших языковых моделей верифицируются. При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток. На практике чаще всего вы не можете предсказать, как будет выглядеть наиболее эффективное решение задачи. Разделение задачи на более мелкие этапы помогает модели предоставлять более ясные и детализированные ответы. 0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели. Токены представляют собой фрагменты текста, обрабатываемые моделью, и  использование меньшего их количества обычно снижает затраты. Для экономии старайтесь делать запросы краткими и ясными, при этом сохраняя достаточно информации для получения точных ответов.

Few-Shot Prompting

• Спектр задач государственного управления, решаемых с помощью технологий искусственного интеллекта и больших данных, достаточно широк.
• Одной из самых распространенных ошибок при создании промптов является неопределенность запроса, которая может привести к неясным или недостаточно информативным ответам.
• В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла.
• Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов.

ИИ способен адаптировать уровень сложности вопросов, начиная с простых задач и доходя до более сложных, что помогает создать индивидуальный подход к обучению. Например, студенты могут дать модели свои записи и попросить создать тест, который соответствует их подготовке. Таким образом, использование ИИ не только экономит время, но и делает процесс обучения более эффективным и личностно ориентированным.

Использование LLM для оптимизации вашего Prompt

Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. Остаётся оценка людьми как самая честная (и интерпретируемая) метрика качества. Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. Формат диалога позволяет ChatGPT отвечать на последующие вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. У вас больше не будет необходимости запоминать все доступные параметры и стили модели. В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов.  https://sady-spb.ru/user/SEO-Launch/ Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Спектр задач государственного управления, решаемых с помощью технологий искусственного интеллекта и больших данных, достаточно широк.  http://languagelearningbase.com/contributor/seo-solutions Включают в себя рабочие процессы, включающие классификацию запросов, извлечение, переранжировку, упаковку и суммаризацию. Классификация запросов определяет необходимость извлечения, а методы извлечения, такие как BM25, Contriever и LLM-Embedder, получают соответствующие документы. Переранжировка улучшает порядок извлеченных документов, а упаковка организует их для лучшей генерации. Техники Retrieval-Augmented Generation (RAG) сталкиваются с существенными вызовами в интеграции актуальной информации, уменьшении галлюцинаций и улучшении качества ответов в больших языковых моделях (LLM). Несмотря на их эффективность, подходы RAG затруднены сложными реализациями и длительным временем ответа. С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных). Гораздо больше таких данных можно получить, если искать параллельные предложения, а не полные документы. Предложения переводятся чаще, а их переводы обычно «выровнены» — меньше https://aitoday.live   перестановок блоков и добавления какой-либо дополнительной информации (она, очевидно, вредит моделям и добавляет дополнительный шум в обучающую выборку). Эти запросы играют ключевую роль в получении полезных и точных ответов от ИИ. Системные запросы представляют собой предустановленные инструкции, которые помогают ИИ понимать, как ему действовать. Они могут содержать фоновую информацию, правила или ограничения, чтобы ответы ИИ соответствовали вашим требованиям, задавая тем самым тон и стиль сообщений. Проще говоря, запрос — это то, что вы передаете ИИ для получения конкретного ответа или результата. Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов. 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. 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.