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

Когда язы­ко­вая модель стал­ки­ва­ет­ся с новы­ми или нестан­дарт­ны­ми запро­са­ми, она может испы­ты­вать труд­но­сти с созда­ни­ем адек­ват­ных отве­тов. Few Shot Prompting пыта­ет­ся решить эту про­бле­му, предо­став­ляя моде­ли несколь­ко кон­крет­ных при­ме­ров для ана­ли­за и исполь­зо­ва­ния при гене­ра­ции ответа. Это неправильный ответ, что подчеркивает ограничения таких систем и необходимость более продвинутой техники формулировки промпта. Промпт-инженеринг - это не просто наука, это настоящее искусство, требующее практики и постоянного совершенствования. Вооружившись знаниями из этого руководства и регулярно применяя их на практике, вы сможете создавать более эффективные промпты и получать именно те результаты, которые вам нужны. Всегда четко указывайте желаемый тон и стиль (например, формальный, непринужденный, технический), чтобы ответ соответствовал вашим ожиданиям.

Форматирование промптов

Генерация текста — одна из самых распространённых задач для AI. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Использование различных формулировок может помочь модели лучше понять задание и получить более разнообразный и творческий результат.  https://farangmart.co.th/author/seo-wizardry/ Попробуйте использовать разные стили, тона и форматы, чтобы посмотреть, как модель отреагирует. Иногда, чтобы использовать эту технику, действительно достаточно просто добавить одно предложение к промпту.

• В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ.
• Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов.
• В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи.
• Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении.

В конце промпта всегда включайте пару фраз о том, в каком формате должен быть ответ. Так ответы модели будут более предсказуемыми и легкими для анализа. На третьем шаге, исходя из каких-то фактов, модель решает, что Иван невиновен. Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. После ана­ли­за этих при­ме­ров, модель луч­ше пони­ма­ет, https://towardsdatascience.com   как струк­ту­ри­ро­вать текст. А ещё какие эле­мен­ты вклю­чить в пись­мо, что­бы оно выгля­де­ло про­фес­си­о­наль­но и соот­вет­ство­ва­ло требованиям. "Few-shot prompting" переводится на русский как "Промптинг с несколькими примерами или дословно несколько выстрелов". Одно из самых интересных применений промпт-инженерии - это инструктирование LLM-системы о том, как вести себя, какая должна быть ее намеренность и какая должна быть ее личность. Это особенно полезно, когда вы создаете системы диалога, такие как чат-боты для обслуживания клиентов.

Примеры запросов

Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности https://thenextweb.com/artificial-intelligence   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. Одна из стандартных задач в генерации естественного языка - это сжатие текста. Сжатие текста может включать множество различных вариантов и областей.  https://www.webwiki.nl/auslander.expert/ Фактически, одно из наиболее перспективных применений языковых моделей - это возможность сжатия статей и концепций в быстрые и легко читаемые резюме. Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.

ChatGPT промпты с примерами: как увеличить точность ответов в 3 раза

LLM - это черный ящик, но мы открыли его, чтобы понять, можно ли им управлять.  https://mapadelasprepagos.com/user/profile В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке. Как было рассмотрено ранее, промпт может сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Хотя эти компоненты не являются обязательными, это является хорошей практикой, поскольку чем более конкретными вы будете в инструкции, тем лучше результаты вы получите. Ниже приведен пример того, как это может выглядеть при использовании более структурированного промпта. Вы можете достичь многого с помощью простых промптов, но качество результатов зависит от того, сколько информации вы предоставляете и насколько хорошо он составлен. Промпт может содержать информацию, такую как инструкция или вопрос, который вы передаете модели, и включать другие детали, такие как контекст, входные данные или примеры. Вы можете использовать эти элементы, чтобы лучше указать модели, что от нее требуется, и в результате получить лучшие результаты. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций. Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией.