Prompt engineering — это перспективная и востребованная профессия будущего, которая играет ключевую роль в промт инженер обучение эффективном использовании искусственного интеллекта. Умение формулировать и оптимизировать запросы к нейросетям становится важным навыком в мире, где AI всё больше внедряется в повседневную жизнь. Инженеры по составлению запросов улучшают взаимодействие с моделями AI, оптимизируют работу ИИ. Мир промпт- инженерии огромен и захватывающий, с безграничными возможностями и возможностями.
Трансформация для текстовых признаков
Представьте, что мы переезжаем с PostgreSQL 13 на PostgreSQL 14 и беспокоимся, что что-то сломается. Но скажем действовать как DBA, опытный администратор. Дадим задачу в этой роли рассказать про обратную совместимость 13 и 14 версий перед обновлением. Например, попросим модель действовать как маркетолог IT-митапа, написать такую форму, как заданное в качестве примера письмо и посмотрим, что она выдаст. Я ожидал, что модель начнёт действовать излишне вежливо и официозно, но она написала «Привет!
Роль директора по электронной коммерции: как эффективно управлять онлайн-бизнесом
Этот практический курс охватит методы промпт-инжиниринга, примеры использования и инструменты для эффективного создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Пользователи могут управлять языковой моделью для создания желаемых ответов, давая четкие инструкции через подсказки. Такая степень контроля может помочь в обеспечении того, чтобы модели ИИ давали результаты, соответствующие заранее установленным стандартам или требованиям.
Без чего Prompt-инженером не стать
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.
Как научиться промпт-инжинирингу
Простой пример выше хорошо работает с использованием API для заполнения текста, использующего text-davinci-003. Фактически, OpenAI рекомендует ее как свою лучшую модель даже для случаев использования, не связанных с чатом. Другие преимущества использования API ChatGPT – значительное снижение стоимости (на 90%) и повышение эффективности. Были достигнуты некоторые успехи в задачах, связанных с математическими возможностями. Однако важно отметить, что текущие LLM все еще испытывают трудности с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более продвинутые техники промпт-инженерии.
Тонкая настройка и распространение GPT (2018 г.)
Однако благодаря постоянным инновациям и сотрудничеству эти проблемы можно преодолеть. Обычно требуется степень в области компьютерных наук, лингвистики или смежных областях, чтобы стать инженером подсказок. Специализированные курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению могут стать прочной основой.
Сколько платят prompt-инженерам?
Например, для маркетинговой рассылки даём один или несколько референсов. Можно дать базу знаний и попросить опираться на неё в генерации ответа. Если мы употребим слово «какой-нибудь» или «что-нибудь» это повлияет на модель негативно. Ведь в самом описании цели будет заложена неопределённость. А если вы хотите, чтобы модель «пофантазировала» то можно и неточно, но будьте готовы к разным результатам. Лучше писать промпты на английском — так они лучше работают, помещается больше контекста.
- Сжатие текста может включать множество различных вариантов и областей.
- Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается.
- Это снижает общие затраты на разработку и эксплуатацию моделей.
- Входные данные — это, по сути, инструкции, примеры, подсказки, а если обобщить — промпты.
- Этап трансформации следует за созданием новых фич и направлен на приведение данных в форму, наиболее удобную для модели.
Каждой категории присваивается целочисленное значение. Например, признак «Размер» с категориями «Маленький», «Средний», «Большой» может быть преобразован в 0, 1 и 2 соответственно. Суть масштабирования в том, чтобы привести все признаки к единому диапазону значений. Если текущие фичи не позволяют выявить никаких закономерностей, модель работает не так, как ожидалось, или появились новые данные, стоит создать дополнительные признаки.
Можно лишь попробовать дать контекст моделям или скормить им референс. Позволяет контролировать вектор ответов модели, задавать референсы для более качественных ответов. Используем, когда необходимо управлять креативностью модели. И если цель сформулирована максимально точно, то и модель будет работать лучше. Потом появился GPT-2, на котором уже можно было делать прикольные вещи.
Если таймаут на запрос будет слишком долгим, нужно использовать кнопку regenerate, то есть обновить заново. Такой браузинг эффективно работает, и она действительно просмотрит огромную документацию PostgreSQL к мажорным версиям. Если случится таймаут, значит, не хватило контекста.
Такая затравка перед целью увеличивает точность результата. На 4-й версии это чуть менее эффективно, но тоже работает. А ещё нам нужно контролировать поведение модели, особенно в последней версии. Если у неё попросить что-то сделать, она может начать запускать код на Python, даже если это вообще не к месту и мы просто хотим посмотреть результат в браузере. Но ChatGPT на релизе — совсем не то же самое, что ChatGPT сейчас. Те, кто относятся к модели скептично, возможно как раз пробовали GPT на релизе модели 3,5, которая кратно меньше GPT-4.
Клиент «exactly once» модель тоже иногда отмечает как ошибку. Я с ней согласен, потому что это overkill, почти невозможно реализовать, слишком трудозатратно. Модель написала, что лучше выбрать что-нибудь другое.
Сейчас ChatGPT — не текстовая, а мультимодальная модель, то есть она умеет и в картинки, и в запуск кода, и в браузеринг, а ещё у неё огромное окно контекста. Это руководство охватывает основы промпт инжиниринга для общего представления как работать с промптами и использовать их для взаимодействия с GigaChat. «Выступайте в роли опытного специалиста по данным и помогите мне написать отчет, в котором освещаются последние тенденции и прогнозы в области искусственного интеллекта. Предоставьте мне уникальную информацию и советы экспертов, которые помогут мне предоставить моей аудитории высококачественный и информативный контент». В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL.
Нужно четко понимать задачу, которую вы хотите решить. Это может быть создание текста, анализ данных или генерация идей. Приведенный выше пример – это базовая иллюстрация того, что сегодня возможно с помощью LLM (Large Language Models). Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”.
Мы можем выбрать стратегию, когда точно хотим получать сообщения без дубликатов. Либо получить at least once, чтобы было хотя бы одно сообщение, но тогда могут быть дубликаты. Это значит, мы можем терять сообщения, ничего страшного не произойдёт. Например, at most once, когда собираем статистику по кликам на сайте. Нам же не важны все сообщения, мы можем собрать общую картину, температуру.
В результате трансформации данные становятся более пригодными для использования в модели. Прямое использование числовых значений времени (например, 23 и 1) может ввести искажения, потому что эти значения далеки друг от друга как числа, хотя и близки по смыслу. В этом случае можно использовать разные методы трансформации. Стоит использовать, когда категории имеют естественный порядок и этот порядок важен для модели. Для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной, и это значение используется как новый числовой признак.
Название техники Zero/One/Few-Shot Prompting пошло от обучения с подкреплением. Есть такая методика обучения нейросетей, когда модель учится на своих ошибках, а мы контролируем её обучение, давая часть информации. One shot – если даём один пример, few shot – если несколько, а zero shot – вообще не даём, а модель сама фантазирует на тему.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
