Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды

Prompt – это текстовый запрос, который пользователь вводит для взаимодействия с LLM.  https://500px.com/p/washingtonqgfkehoe Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов.

Zero shot prompting. Письмо к профессору (модель ChatGPT-4o)

Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. 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. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.

Пользовательские запросы

Интеграция мультимодальных методов извлечения представляет собой значительное достижение в области исследований в области ИИ. Это исследование не только предоставляет прочную основу для внедрения систем RAG, но и заложило основу для будущих исследований в области дальнейших оптимизаций и применений в различных областях. Исследование достигло значительных улучшений по различным ключевым показателям производительности. Особенно метод Hybrid с HyDE достиг наивысших показателей в наборах данных TREC DL 2019 и 2020, с значениями средней средней точности (mAP) 52,13 и 53,13  соответственно, значительно превосходя базовые методы.

• При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток.
• В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта. https://www.question2answer.org/qa/user/search-pioneer
• Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне.
• Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting.
• У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент.

Используйте перепроверку через надёжные источники, запрашивайте у модели обоснования и не стесняйтесь уточнять детали. Также, вы можете воспользоваться пятью способами улучшения ответов, приведенными ниже. Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Для извлечения каждого из полей инвойса может быть полезным оптимизировать отдельный промпт. Очень важно внимательно отслеживать изменения в используемых моделях, а также регулярно проводить эксперименты с новыми моделями и внедрять их, если это позволяет повысить ценность для бизнеса. Сначала мы разберем суть подхода и типовые ситуации, где Fine-tuning может быть полезен. Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая. LLM, работающий по инструкции, отлаженный на базе данных инструкций, созданных человеком, лицензированной для исследовательского и коммерческого использования. MPT-7B - это модель в стиле GPT, первая в https://appliedai.com   серии моделей MosaicML Foundation. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов. Суммаризацию можно производить и с использованием LLM общего назначения. Но практика уже показала, что более эффективно использовать специализированные LLM, ранее уже настроенные под задачу извлечения смыслов. В противном случае полученный результат, вероятнее всего, будет носить поверхностный и компилятивный характер. И примеры создания и признания правомочности текстов, созданных с помощью разновидностей основных промптов, уже имеются22. Определяющим подходом в решении этих проблем следует считать методики формирования промптов для больших языковых моделей. Промпт для LLM является, по сути, заданием для нейросети, сформулированным на естественном языке, подробным описанием того, что пользователь хотел бы получить от модели в результате работы с ней. С другой стороны, в блоках такого размера уже содержится бо́льшая доля релевантной контекстной информации, нужной для разрешения проблем, которые мы обсуждали выше. Prompt Optimizer — сервис для улучшения промптов для больших языковых моделей.  https://magic-tricks.ru/user/Rank-Authority/ Вам потребуется кратко описать задачу, согласовать входные и выходные поля, предоставить примеры, и алгоритм автоматически соберёт идеальную текстовой инструкцию для нейросети. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. При этом использование более продвинутой модели не всегда будет оправдано, так как часто ее стоимость будет выше, а для ряда задач и более простые модели будут давать схожий результат. Существует несколько основных подходов, и в этом материале мы разберем базовые, но действенные методы улучшения качества фичей и целых продуктов на основе LLM. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.