Осваиваем промпт-инжиниринг в 2024 году AI Тренды

Возможно, вы можете попробовать добавить описания к меткам или добавить больше примеров в промпт? Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Недавно ко мне обратился владелец онлайн-школы, который тратил по 4-5 часов на редактуру текстов, сгенерированных нейросетью. После внедрения правильных техник составления промптов время на редактуру сократилось до 30 минут, а качество текстов значительно выросло. Вы узнаете, как превратить стандартные ответы в глубокую аналитику, как заставить нейросеть мыслить креативно и как избежать типичных ошибок, которые совершают даже опытные пользователи. Еще один распространенный совет при разработке промптов – избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ.

ChatGPT: эффективные промпты. https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?bankestephenson175457 Как правильно составлять запросы для работы с нейросетью?

Вы также обнаружите, что для более сложных случаев просто предоставление инструкций будет недостаточно. https://bkk.tips/forums/users/rank-hero/ Здесь вам нужно подумать больше о контексте и разных элементах, которые можно использовать в промпте. Тратите часы на формулировку запросов, но результат не впечатляет? http://csmouse.com/user/SERP-Secret/ В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей.

Формулирование запроса

Как https://microsoft.com/en-us/ai и в любом деле, в написании промптов уже появились некоторые устоявшиеся методы. На самом деле, техник большое множество, но мы выделили самые популярные и полезные. Если вы добавите больше примеров, вы можете получить еще лучшие результаты. Одним из самых инте­рес­ных реше­ний в этой обла­сти явля­ет­ся Few Shot Prompting. Эта тех­ни­ка раз­ра­бо­та­на для того, что­бы улуч­шить каче­ство отве­тов боль­ших язы­ко­вых моде­лей (LLM). В этой ста­тье мы подроб­но рас­смот­рим, что это такое, как он рабо­та­ет, и как он может помочь в созда­нии каче­ствен­ных отве­тов ИИ. Да, нечетные числа в этой группе дают в сумме 107, что является четным числом. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Существует множество способов улучшить вышеуказанные результаты, но это уже является весьма полезным. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Очевидно, нельзя рассчитывать на правильность законов, которые модель попробует вывести самостоятельно. А вот попросить модель, опираясь на конкретные законы, решить задачу – вполне. Корректность ответа будет выше, чем в простом Chain-Of-Thought, ведь тут не будет искажения каких-либо фактов действительности. Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. В качестве промпт-инженера вам нужно стать лучше в предоставлении более точных инструкций.