«Дайте [вставить стиль] совет, как использовать GPT-4 для создания более эффективного контента в [вставка]». Попросите привести примеры, которые противоречат общепринятому представлению, чтобы найти провокационные точки зрения, которые бросают вызов ожиданиям и ломают стереотипы. «Напишите стихотворение о создании контента» или «Опишите, как вы себя чувствуете в цифровом маркетинге, используя 10 прилагательных». Создавайте контент с определенной целью, сообщая GPT, кто является вашей аудиторией и чего вы хотите достичь с помощью своего контента. Промпт-инжиниринг продолжает оставаться активной областью исследований и разработок.
Предубеждения и неэтичные запросы должны обрабатываться моделью особенно осторожно, иначе ответы нанесут людям вред. Однако злоумышленники хитры и могут вынудить чат-бота генерировать вредный контент. Для этого перебирают запросы, пока не найдут такой, который запутает языковую модель. ИИ может быть предвзятым, выдавать ложные сведения, не понимать контекст, создавать бессмысленные ответы, оскорблять и давать вредные советы.
Эффективных Подсказок От Vila Lab:
Еще один распространенный совет при разработке промптов – избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. Учитывая вышеуказанные рекомендации о детализации и улучшении формата, легко попасть в ловушку и слишком увлечься идеей быть самым умным при написании промптов, что может привести к созданию неточных описаний. Аналогия здесь очень похожа на эффективную коммуникацию – чем прямее, тем эффективнее передается сообщение.
Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”. Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. Если мы сравним обе вакансии, то увидим, что требования разные. В любом случае нейросети сейчас на пике популярности, а системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными. Их уникальные навыки и опыт делают инженеров ценнейшим активом в любой команде разработчиков ИИ.
Чем Занимается Промптер
Промтер выстраивает эффективное общение с алгоритмами, чтобы получить нужный результат. Здесь важно учесть все нюансы — цвет, стиль, расположение объекта, время суток на картинке, пропорции и так далее. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. Тем не менее чем больше техник составления промптов вы используете, тем вернее подтолкнете LLM в правильном направлении. Мы попробовали передать модели определение “SortBySimilarity”, подробную информацию с примерами об использовании этого ViewStage.
Просматривайте результаты, ищите недостатки и корректируйте инструкции для повышения производительности. 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.
Синтетические Примеры
Когда появились первые языковые модели, пользователям приходилось самостоятельно искать правильный подход и методики работы с ними, чтобы достичь желаемых результатов. Важным поворотным моментом для промпт-инжиниринга стало введение моделей OpenAI GPT. Модели GPT продемонстрировали эффективность предварительной подготовки и тонкой настройки для Промт-инженер Профессия Будущего конкретных последующих задач. Для различных целей исследователи и практики для управления поведением и выходными данными моделей GPT начали использовать методы промпт-инжиниринга. Когда нейросети только появились, некоторые пользователи заметили, что если добавить слово ultrarealism или detailed, на выходе качество изображений будет выше.
Более того, часть разработчиков, которые уверены в своей работе без взаимодействия с ИИ и игнорируют эту тему, может в какой-то момент опоздать на поезд и оказаться вне рынка. Возможно, этого и не случится, но лучше хотя бы поверхностно ознакомиться с нейросетями, их возможностями и способами взаимодействия с ними. Если у вас есть знания, опыт и скилы, перечисленные выше (или хотя бы их часть), то препятствий нет. Соответственно, есть спрос на такие инструменты, рынок закладывает большие ожидания на изменения процессов. А компании явно пытаются опередить конкурентов благодаря найму специалистов из этой сферы.
Это похоже на обучение модели тому, как что-то делать, давая пошаговые инструкции или «подсказки». Prompt Engineering позволяет управлять ИИ-системами, разрабатывать и настраивать большие языковые модели. Основная задача специалиста Prompt Engineer — обеспечить генерацию системой релевантных и точных результатов. Недавно команда исследователей VILA Lab поделилась результатами своей работы по выявлению наиболее эффективных промптов для ChatGPT.
В настоящее время умение ориентироваться в промпт-инжиниринге является важным навыком, особенно для IT-специалистов. Однако знание правил составления промптов полезно не только им, но и обычным пользователям, так как ИИ-инструменты могут помочь не только в работе, но и в решении бытовых задач. В будущем развитие ИИ и больших языковых моделей обещает новые возможности, поэтому важно быть готовым и развивать свои навыки в этой области. Промпт-инжиниринг – это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. 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.
Например, чтобы писать куски кода для мобильных игр или консультировать пациентов. Тогда ошибки в ответах могут стоить компании репутации и денег. Промпт инженерия нужна, чтобы пользователи могли получать от чат-ботов с генеративным ИИ максимально правильные ответы на свои вопросы. По ним они обучают сеть и составляют пользовательские руководства. Прежде чем продолжить, сделаем небольшое отступление — краткий экскурс, как работают нейронные сети с генеративным искусственным интеллектом. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций.
Техники Составления Промптов
Мы настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений. Промпт-инжиниринг — это в такой же степени экспериментирование, как и проектирование. Существует бесконечное количество способов написать промпт, начиная от формулировки конкретного вопроса и заканчивая введением информационного материала и уточнением контекста. Это может показаться невероятным, но я обнаружил, что проще всего начать с элементарного и довериться интуиции, а затем проверять гипотезы.
Цель состояла в том, чтобы усилить контроль, смягчить предубеждения и улучшить общую производительность языковых моделей. 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.
Если вы используете промпт-инжиниринг в несколько ограниченном контексте генерации кода, я бы рекомендовал следующий подход. Например, используемая вами LLM может (при идеальных обстоятельствах) генерировать правильно отформатированные API-вызовы. Так как генеративный ИИ на базе языковых моделей — сфера новая, у специальности промпт-инженеров четкого описания нет, как нет и устоявшихся зарплат.. При работе с ИИ нужно четко структурировать и формулировать свои запросы. Чтобы не тратить время на перебор запросов, можно взять руководство от промпт-инженеров и по нему быстренько сгенерировать что нужно. Промпт-инженеры обучают искусственный интеллект генерировать выходные данные.
- Промпт-инжиниринг (Prompt engineering) — это система принципов составления правильных текстовых запросов для искусственного интеллекта (например, нейросетей).
- Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции (“Complete the sentence”).
- Эксперты призывают пользователей экспериментировать с запросами и искать новые подходы к работе с языковыми моделями.
- Хорошие промпт-инженеры могут получиться из историков, философов, филологов, ведь суть профессии — передать мысль максимально четко через ограниченное количество слов.
- Но давайте посмотрим, кто может считаться таким специалистом, что он должен уметь и знать.
Это отличает его от более традиционных методов обучения моделей, которые могут быть менее предсказуемыми и труднодоступными для регулировки. Промпты предоставляют пользователю более гибкий и понятный способ коммуникации с моделью, что позволяет точно настроить ее на конкретную задачу или контекст. Понятие «промпт-инженерия» возникло в 2017 году, когда исследователи искусственного интеллекта создали «предварительно обученные» большие языковые модели для выполнения разных задач с помощью ввода текста. Некоторые задачи (эффективная генерация запросов и ответы на вопросы на основе документации FiftyOne) позволили нам обойтись без примеров. Другие (выбор тегов, определение релевантности истории чата и распознавание именованных сущностей для классов меток) потребовали всего нескольких примеров.
Фактически, достаточно вбить в поисковике или умном чат-боте с GPT на борту заветное словосочетание «free prompt engineering courses» и выбрать один из понравившихся вариантов. Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. ИИ в последние годы не только разрушил многие наши представления о востребованных специальностях, но и создал профессиональную область, которой раньше не существовало, — промпт-инженерию (prompt engineering). Ещё один курс с той же площадки с советами и приёмами для составления подсказок, избежания неправильных промптов. Вы узнаете про типы методов и ограничения, с которыми столкнётесь в ChatGPT, а также получите более подсказок.
Так, в конце 2023 года OpenAI опубликовала полную инструкцию со стратегиями и тактиками по созданию промптов для ChatGPT. В гайде OpenAI можно найти такие советы, как предоставление модели примеров, деление задачи на более мелкие подзадачи, использование разделителей для разграничение разных частей ввода и т.д. Саммари гайда вы можете найти в телеграм канале Mr. Metapreneur.
Мы даже пытались проинструктировать GPT-3.5, что он не должен использовать такие ViewStages, как “Match” и “FilterLabels”, иначе будет наказан. Но что бы мы ни предпринимали, модель все равно ориентировалась на то, что знает, в ущерб корректности вывода. Одной из самых важных характеристик больших языковых моделей считается их относительная взаимозаменяемость. Теоретически вы должны быть готовы заменить одну LLM на другую без существенных структурно-функциональных изменений.
Генерация примеров — трудоемкий процесс, а примеры, созданные вручную, могут завести вас очень далеко. Когда вы развернете приложение, сможете регистрировать запросы пользователей и использовать их для улучшения набора примеров. Чем детальнее вы можете разбить всеобъемлющую задачу на более мелкие подзадачи, тем лучше. Другое дело, если чат-бот используют в профессиональных целях.
