Овладение Prompt Engineering в языковых моделях искусственного интеллекта

Овладение методикой Prompt Engineering в языковых моделях искусственного интеллекта

Подсказка инженеринг – важный аспект полной реализации потенциала языковых моделей ИИ. Путем совершенствования и оптимизации инструкций, поданных на эти модели, мы можем получить более точные и контекстно значимые ответы. В этой статье мы исследуем принципы и методы подсказок инженерии, а также ее ограничения и потенциальные применения.

Принципы подсказки инженерия

1. Написание ясных и конкретных инструкций

Успех подсказки инженерного дела начинается с предоставления ясных и однозначных инструкций. Ясность не обязательно означает краткое описание. Указание конкретного желаемого выхода помогает модели лучше понять задачу. Например, скажите ЛЛА, чтобы он стал экспертом в той области, о которой вы просите.

2. Использование разделителей и структурированных форматов

Использование разделителей, таких как тройные кавычки, может предотвратить внедрение подсказок, обеспечивая тем самым фокус модели ИИ только на целевую задачу. Структурированные форматы для ответа, такие как JSON или XML, помогают эффективно направить модель.

3. Методы однократного и нескольких прогоночных выводов

Использование методов однократного или нескольких прогоночных выводов позволяет модели ИИ учиться на ограниченном числе примеров, делая их более гибкими в генерации соответствующих ответов. Идея заключается в том, чтобы дать успешные примеры выполнения задач, а затем попросить модель выполнить задачу.

• СЕО NVIDIA прогнозирует ‘большую вторую волну’ развития искусственного интеллекта в разговоре у камина с исполнительным директором группы Iliad
• «Рассказы о топологических кубитах»
• Раскрытие будущего искусственного интеллекта с Джепсоном Тейлором

• Однократный вывод: нет примера; мы просим ответ напрямую.

• Метод однократного вывода: мы показываем ИИ пример того, как должен быть дан ответ.

4. Предоставьте время для обдумывания моделью

Дайте модели необходимое время, чтобы тщательно обдумать задачу.

• Тактика 1: Укажите шаги задачи: Четко опишите шаги, необходимые для выполнения задачи, предоставив модели структурированное руководство.
• Тактика 2: Поощрение самостоятельного решения проблемы: Научите модель самостоятельно вывести решение перед приходом к поспешному выводу. Эта техника называется “Промышленный подсчет с шагами рассуждения”.
• Представьте проблему: Начните с конкретной проблемы или вопроса.
• Запрос начального вычисления модели: Попросите ИИ выполнить начальное вычисление или шаг рассуждения.
• Сравните ответы пользователя и модели: Наконец, оцените ответ пользователя, сравнив его с исходным результатом ИИ для определения его правильности.

Этот подход гарантирует тщательное решение проблемы и повышает производительность модели.

5. Решение проблем с использованием итеративного развития подсказок

Анализируя ответы модели и итеративное усовершенствование подсказок, мы можем эффективно достичь более желаемых результатов.

Ограничения модели и их решения

1. Галлюцинации и работа с правдоподобными, но ложными утверждениями

Иногда ИИ создают ответы, которые звучат правдоподобно, но фактически неверны. Чтобы решить эту проблему, сначала следует предоставить соответствующую информацию, а ответы должны основываться на этой информации.

2. Обработка устаревшей информации

Системы обучаются до определенной даты, поэтому информация о датах или людях может быть неточной.

3. Сложные математические операции

ИИ модели могут давать приблизительные результаты при выполнении сложных вычислений. Указание конкретных инструкций для выполнения точных математических операций может устранить эту проблему.

4. Использование параметра температуры для контроля вывода

Регулируя параметр температуры, мы можем влиять на уровень случайности в выводе модели, создавая более фокусированные или более творческие ответы.

Применение подсказок инженерия

1. Резюмирование текстов

Направляя ИИ модели генерировать краткие резюме текстов, мы можем эффективно извлекать важную информацию из длинных документов.

2. Выводить эмоции и настроения

Промпт-инжиниринг позволяет AI-моделям точно определять настроения и эмоции, выраженные в текстах.

3. Преобразование текстовых форматов

AI-модели могут переводить, менять интонацию и преобразовывать текстовые форматы, облегчая разнообразные приложения.

4. Расширение текстового контента

AI-модели могут быть настроены на расширение определенных тем или завершение историй на основе предоставленного контекста.

Гарантируя безопасные и надежные результаты

1. Модерация и проверка на наличие вредного контента

Ответы AI-модели должны проверяться на наличие потенциально вредного контента, чтобы обеспечивать ответственное и этичное использование.

2. Проверка фактов и гарантия точности

Проверка ответов, сгенерированных AI, по фактуальной информации предотвращает распространение ложных или вводящих в заблуждение данных.

3. Оценка ответов модели с помощью рубрик и экспертной обратной связи

Использование рубрик и экспертной обратной связи позволяет модели непрерывно учиться и улучшать свои ответы.

Заключение

Эффективный промпт-инжиниринг является мощным инструментом, который разблокирует истинный потенциал языковых моделей AI. Следуя принципам и техникам, изложенным в этой статье, мы можем ответственно использовать возможности AI и достигать более точных и контекстно значимых результатов. Непрерывное обучение и совершенствование промпт-инжиниринга, несомненно, определит будущее технологии AI и ее применение в различных областях.