Мгновенная инженерия – это не такое дело

Мгновенная инженерия - не мое дело

Появление больших моделей языка, таких как серия GPT от OpenAI, привело к новому уровню возможностей в области обработки естественного языка. Когда люди экспериментируют с этими моделями, они понимают, что качество подсказки может сильно влиять на результаты, и некоторые люди называют это “инженерией подсказки”. Чтобы быть ясным: такой концепции не существует. Лучшее, что можно сделать, это “пробовать и ошибаться” с подсказками.

Идея “инженерии” подсказки предполагает, что путем тонкой настройки и улучшения входных подсказок мы можем предсказывать и контролировать результаты этих моделей с высокой точностью.

Иллюзия контроля

Идея инженерии подсказки основывается на убеждении, что тщательно создавая входные подсказки, мы можем достичь желаемого ответа от модели языка. При этом предполагается, что существует детерминированная связь между входом и выходом LLMs, которые являются сложными статистическими текстовыми моделями, что делает невозможным предсказать результат изменения подсказки с определенностью. Непредсказуемость нейронных сетей в целом является одним из факторов, ограничивающих их способность работать без человеческого наблюдения.

Эффект бабочки в языковых моделях

Чувствительность больших языковых моделей к незначительным изменениям во входных подсказках, часто сравниваемая с эффектом бабочки в теории хаоса, является еще одним фактором, который подрывает концепцию инженерии подсказки. Эффект бабочки показывает, как небольшие изменения в начальных условиях могут иметь значительно разные результаты в динамических системах. В контексте языковых моделей даже изменение одного слова или знака препинания может привести к существенно разным ответам, что затрудняет определение наилучшей модификации подсказки для конкретного результата.

Роль предвзятости и изменчивости

Языковые модели, включая модели серии GPT, обучаются на огромных объемах текстовых данных, сгенерированных людьми. В результате они наследуют предвзятости, несоответствия и особенности, присутствующие в этих наборах данных. Эта врожденная предвзятость и изменчивость в обучающих данных способствуют непредсказуемости результатов модели.

Неопределенность обобщения

Языковые модели предназначены для обобщения в различных областях и задачах, что добавляет еще один уровень сложности в задачу инженерии подсказки. В то время как модели невероятно мощны, у них не всегда есть детальные знания о конкретной области, необходимые для генерации точного и точного ответа. Следовательно, создание “идеальной” подсказки для каждой возможной ситуации – это нереалистичная цель.

Стоимость проб и ошибок

Учитывая непредсказуемость результатов языковых моделей, редактирование подсказок часто становится трудоемким процессом проб и ошибок. Многократное изменение подсказки для достижения желаемого ответа может занять столько времени, что это уничтожает эффективность, которую эти модели должны предоставить. Во многих случаях выполнение задачи вручную может быть более эффективным, чем вложение времени и усилий в усовершенствование подсказок для получения идеального результата.

Концепция инженерии подсказки в больших языковых моделях – это скорее миф, чем практическая реальность. Врожденная непредсказуемость этих моделей, в сочетании с влиянием незначительных изменений во входных подсказках, наличием предвзятости и изменчивости в обучающих данных, способностью моделей к обобщению и затратами на проб и ошибок при редактировании подсказок делают невозможным предсказание и контроль их результатов с определенностью.

Вместо того чтобы фокусироваться на инженерии подсказки как на магической пуле, важно подходить к этим моделям с здоровой долей скептицизма, признавая их ограничения, признавая их замечательные возможности в обработке естественного языка.