Few-Shot Prompting Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов. http://bmwnews.lv/user/Rank-Wizards/ Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов.

Примеры применения

С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода. При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для достижения оптимальных результатов. Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. Few-shot prompting — это инструмент для работы с искусственным интеллектом, который упрощает взаимодействие с ним повышая точность. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите.

Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. http://historydb.date/index.php?title=spencerglerup6653 Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы https://aibusiness.com продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.

Общие рекомендации по разработке промптов

Важно помнить, что сами примеры могут быть даже с ошибками – главное, чтобы был задан правильный формат ответа. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании. Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию – фокусируясь на том, что не нужно делать. Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) – это ChatGPT. Наде­ем­ся, что наша ста­тья помог­ла вам луч­ше понять, как рабо­та­ет этот метод. Вы когда-нибудь заду­мы­ва­лись, как заста­вить искус­ствен­ный интел­лект (ИИ) давать более точ­ные и под­хо­дя­щие отве­ты на запро­сы?

Локальное использование Llama 3.2

Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. То есть, мы используем несколько примеров входных и выходных данных, чтобы обучить модель. 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. Пока что мы рассмотрим несколько базовых примеров для показа математических возможностей. Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Вы сказали модели завершить https://ai-med.io 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. Модель не очень хорошо работает с количеством слов в ответе, однако всегда четко выполняет запросы на количество предложений или абзацев. Если ваша задача требует определенных знаний – предоставьте их модели. Многократные диалоги, сложные инструкции и тщательно структурированные вводные и выходные данные. Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).