Магия контекста: как подробные подсказки улучшают вывод ChatGPT

Недавно ко мне обратился владелец онлайн-школы, который тратил по 4-5 часов на редактуру текстов, сгенерированных нейросетью. После внедрения правильных техник составления промптов время на редактуру сократилось до 30 минут, а качество текстов значительно выросло. Если вы готовы, можем перейти к заключению статьи, где подведем итоги и дадим краткие рекомендации по улучшению навыков создания промптов.

Примеры успешного применения промпт-инжиниринга

Например, если на вопрос «Объясни про ИИ простыми словами» вы получите слишком расплывчатый ответ, попробуйте написать так « Простыми словами расскажи про ИИ для научного проекта средней школы». Например, вместо «Объясните, что такое фондовый рынок» попробуйте использовать такой промпт, как «Объясни основы фондового рынка для новичка, используя не более 150 слов». Такие детали, как количество слов, уровень сложности или целевая аудитория, помогут сформировать ответ. AUSLANDER.EXPERT Когда вы даете ИИ пример того, что хотите получить, это может существенно повысить качество ответа. Укажите образец или ряды данных, которые должны быть проанализированы. На моих тренингах участники часто удивляются, насколько точнее становятся ответы ChatGPT после добавления примеров в промпт.

Что такое промт-инжиниринг?

Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт будет работать идеально с первого раза. Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь. Можно представить, что ChatGPT — это машинист поезда, а промпт — это станция, с которой начинается поездка. Вы указываете стартовую точку (промпт), и ваши последующие запросы — это путевые точки, по которым машинист должен следовать. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы. В качестве решения этой проблемы мы перешли https://emnlp.org на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization).

Примеры эффективных промптов

Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering). Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода. Эти вызовы требуют разработки четких этических стандартов и контроля за использованием генеративных моделей. Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий. ИИ-модели должны иметь встроенные механизмы, которые предотвращают злоупотребления и помогают минимизировать риски. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. И от того, как мы научимся говорить на этом языке, будет зависеть, каким станет наш мир в эпоху искусственного интеллекта. Курсы и программы подготовки по промпт-инжинирингу могут стать столь же популярными, как современные курсы по программированию или цифровому маркетингу. Это создаст спрос на образовательные инициативы, направленные на развитие креативности и способности структурировать мысли для работы с ИИ. Вместо того чтобы задавать длинный и сложный запрос, стоит разделить его на части. На каждом этапе вы анализируете результат и добавляете новые уточнения, исключаете лишнее или корректируете стиль.