Ниже приведены некоторые рекомендации по использованию инженерии подсказок. Методы инженерии подсказок используются в сложных системах ИИ, чтобы улучшить взаимодействие пользователя с обучаемой языковой моделью. Инженерия подсказок дает разработчикам больший контроль над взаимодействием пользователей с искусственным интеллектом.
Пользователи могут управлять языковой моделью для создания желаемых ответов, давая четкие инструкции через подсказки. Такая степень контроля может помочь в обеспечении того, чтобы модели ИИ давали результаты, соответствующие заранее установленным стандартам или требованиям. Prompt-инженер создает и пошагово исправляет подсказки для ИИ, чтобы при последнем вводе получить оптимальный результат в виде текста, картинки, видеоролика, решения задачи и т. Нейросеть учитывает предыдущие вопросы и ответы, заданный контекст, в итоге ее ответ выглядит так, будто его дал человек, а не компьютерный алгоритм. Подсказка – это текст на естественном языке, содержащий требование к генеративному искусственному интеллекту выполнить определенную задачу. Генеративный искусственный интеллект – это решение ИИ, которое создает новый контент, такой как истории, разговоры, видео, изображения и музыку.
Для решения сложных задач можно выполнить несколько последовательных развертываний и выбрать наиболее часто достигаемое решение. Если результаты развертываний существенно расходятся, можно обратиться к человеку, который скорректирует цепочку рассуждений. Инженерия подсказок особенно важна для приложений, требующих от ИИ специальных знаний в предметных областях. Инженер с опытом работы в этой области может научить ИИ использовать правильные источники и на их основе формулировать ответы на заданные вопросы. Логично, что для развития навыков и способностей отечественных языковых моделей со временем тоже понадобятся инженеры быстрой разработки.
Такие инженеры экспериментируют с разными типами входных данных, чтобы создать хранилище подсказок, которое разработчики приложений смогут использовать в различных сценариях. При этом не каждый тип входных данных дает полезные выходные данные. Для получения точных и релевантных ответов генеративные системы ИИ требуют контекста и подробной информации. Когда вы систематически создаете подсказки, то получаете более содержательные и практичные выходные данные. Благодаря инженерии подсказок вы постоянно совершенствуете подсказки до тех пор, пока не получите желаемых результатов от системы ИИ.
Он основан на очень больших моделях МО, использующих глубокие нейронные сети, предварительно обученные на огромных объемах данных. В остальном предложений так мало, что сделать некие выводы по отечественному рынку сложно. Все зависит, как активно российские IT-компании будут инвестировать деньги в разработку и использование языковых моделей. Если будут, не одному только Яндексу понадобятся инженеры быстрой разработки. По мере того, как понимание промпт-инжиниринга росло, исследователи начали экспериментировать с различными подходами и стратегиями. Цель состояла в том, чтобы усилить контроль, смягчить предубеждения и улучшить общую производительность языковых моделей.
Например, Сбер разработал аналог ChatGPT — нейросеть GigaChat. А Яндекс выпустил Шедеврум — нейросеть, которая генерирует изображения по текстовым запросам. Если с искусственным индиктом пользователь болтает ради шутки, возможно, быстрая разработка не пригодится. Ну ответит нейросеть не совсем точно, ну выдаст логически несвязанный ответ, катастрофы-то не случится.
Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами. Так что специальность только формируется, но крупные корпорации инвестируют в новое направление программной инженерии и собираются развивать свои продукты с помощью языковых моделей ИИ. Инженерия подсказок – это процесс, при котором вы используете решения на основе генеративного искусственного интеллекта (генеративного ИИ) для получения желаемых результатов.
Рекомендации По Разработке Промптов
Рассказываем про новую специальность на рынке труда immediate инженерию и специалистов промпт-инженеров. Расскажем как ими стать, где выучиться, на какие деньги рассчитывать. «Создайте ментальную карту на тему использования Notion, чтобы оставаться организованным в качестве создателя контента, перечислив центральную идею, основные ответвления и ответвления». «Дайте [вставить стиль] совет, как использовать GPT-4 для создания более эффективного контента в [вставка]». Вместо того, чтобы просить GPT создать список потенциальных тем для вашего следующего проекта, попросите его представить новые точки зрения на знакомую тему. «Напишите стихотворение о создании контента» или «Опишите, как вы себя чувствуете в цифровом маркетинге, используя 10 прилагательных».
Затем модель анализирует каждый из них, используя метод поиска по дереву мыслей. Они также не позволяют пользователям злоупотреблять ИИ или запрашивать информацию, промт инженер обучение которую ИИ не знает либо не может точно обработать. Например, вы можете запретить пользователям создавать неприемлемый контент в корпоративном приложении ИИ.
Затем список сужается на основе дополнительной информации о пациенте. Имейте в виду, что вам также нужно много экспериментировать, чтобы увидеть, что работает лучше всего. Попробуйте разные инструкции с разными ключевыми словами, контекстами и данными, и посмотрите, что работает лучше всего для вашего конкретного случая использования и задачи.
Эффективные подсказки позволяют понять суть и создать контекст для крупных языковых моделей, а также помогают ИИ уточнить выходные данные и кратко представить их в требуемом формате. Благодаря инженерии подсказок улучшается эффективность и результативность приложений ИИ. Разработчики приложений обычно вводят входные данные пользователя в виде подсказок, а затем передают их в модель искусственного интеллекта. Качество ответа модели, зависит от предоставленной информации, и насколько правильно и понятно составлен промпт.
Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции (“Complete the sentence”). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели выполнения задачи называется промпт инжинирингом. Приложениям, для работы которых требуется критическое мышление, нужны языковые модели для решения сложных задач. Такие модели анализируют информацию под разными углами, оценивают ее достоверность и принимают обоснованные решения. Инженерия подсказок расширяет возможности модели к анализу данных. Однако, они настолько открыты, что ваши пользователи могут взаимодействовать с генеративным ИИ с помощью бесчисленных комбинаций входных данных.
Bloomberg пишет, что профессия промпт-инженер позволит в будущем зарабатывать до $335 тыс. Пока эта ниша совсем узкая, но можно попробовать продавать удачные промпты, например, ИИ-художникам. Продавать и покупать подсказки можно через специальную базу PromptBase. Метод дерева мыслей обобщает подсказки, основанные на цепочке рассуждений. Благодаря данному методу, модель может сгенерировать один или несколько возможных следующих шагов.
Prompt-инженер
Появление трансформеров, особенно упоминание о них в статье «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. Трансформеры позволили предварительно обучать языковые модели в широком масштабе и учить их тому, как представлять слова и предложения в контексте. Однако на протяжении всего этого времени промпт-инжиниринг все еще оставался относительно неизученной техникой. Промпт-инжиниринг включает в себя создание точных и информативных вопросов или инструкций, которые позволяют пользователям получать желаемые результаты от моделей ИИ.
Будьте очень конкретными при написании инструкции и задачи, которую вы хотите, чтобы модель выполнила. Чем более подробным и детальным будет промпт, тем лучше будут и результаты. Это особенно важно, когда вы уже понимаете какого результата или стиля генерации вы хотите добиться. Нет конкретных токенов или ключевых слов, которые приводят к хорошим результатам. Использование примеров в промпте очень эффективно для получения желаемого вывода в конкретных форматах. Этот практический курс расскажет о техниках инженерии промптов, областях применения и инструментах для эффективного создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM).
В целом же уровень доходов промпт-инженеров зависит от сферы деятельности, серьезности задач, компании, собственных возможностей и удачи. На российском рынке предложений для промптеров пока очень мало, поэтому делать выводы об уровне зарплат сложно. Это нейросети, которые генерируют изображения по запросу в текстовой строке — промпту. Запросить у нейросети можно что угодно, будь то обложка для комикса в стиле Уорхола про спасение белых медведей или собака в постапокалиптическом сеттинге, которая живет на облаке. В первую очередь, промпт-инженеру нужно уметь работать с языком, обладать аналитическим мышлением, технической грамотностью, интересом к искусственному интеллекту и креативностью. Хорошие промпт-инженеры могут получиться из историков, философов, филологов, ведь суть профессии — передать мысль максимально четко через ограниченное количество слов.
Например, если модели поставят сложную математическую задачу, она может выполнить некоторое количество развертываний, в каждом из которых будет несколько этапов вычислений. Моделью будут рассмотрены развертывания с самыми длинными цепочками рассуждений, в данном случае – с наибольшим количеством этапов вычислений. В качестве окончательного ответа будут выбраны те развертывания, результаты которых совпадают.
Курс По Инженерии Промптов
Интересный результат вы получите независимо от качества вашего запроса, однако правильная формулировка будет его совершенствовать. Составление промпта зависит от особенностей самой нейросети. Вокруг подобных искусственных интеллектов уже образовались крупные сообщества, которые создают целые таблицы с советами и рекомендациями. Когда нейросети только появились, некоторые пользователи заметили, что если добавить слово ultrarealism или detailed, на выходе качество изображений будет выше. А значит в составлении запросов тоже есть свои законы и нюансы. Этот специалист максимально точно выясняет потребности заказчика и, исходя из полученной информации, формирует запросы для нейросетей.
Пользователи будут избегать проб и ошибок и по-прежнему получат последовательные, точные и актуальные ответы от инструментов ИИ. Благодаря инженерии подсказок пользователи могут быстро и легко получить релевантные результаты. С ее помощью можно уменьшить погрешность вызванную человеческой предвзятостью в обучающих данных больших языковых моделей. 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. Prompt Engineering — это область взаимодействия с языковой моделью и оптимизация промптов для наиболее эффективного использования LM в прикладных задачах. Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Подсказки не должны быть слишком простыми или сложными, иначе ответы будут расплывчатыми, далекими от подсказок и неожиданными. В слишком простой подсказке может быть недостаточно контекста, а если сильно усложнить ее, это может помешать ИИ сгенерировать адекватный ответ.
- Prompt engineering — это умение так составить запрос для нейронной сети, чтобы та отвечала с минимум ошибок, а еще лучше совсем без них.
- Обучение происходит на примерах, которые использует инженер.
- Инженеры подсказок используют творческий подход и метод проб и ошибок для создания коллекции входных текстов, поэтому генеративный ИИ в приложении работает должным образом.
- Инженерия подсказок расширяет возможности модели к анализу данных.
- IT-образование не обязательно, но желательно для возможности профессионального роста и карьеры.
Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. По сути, промптером может стать любой человек, у которого есть необходимые навыки и насмотренность. Тренировать их можно самостоятельно, экспериментируя с запросами. Например, AIcyclopedia — это сборник сотен удачных промптов и инструкций по ChatGPT. Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь.
0 Comments for “Общие Рекомендации По Разработке Промптов”