Коллекция LLM Промпт-инжиниринг от Bithoven AI
В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. С появлением BERT-like-моделей и decoder-only-моделей возникли автоматические метрики (машиннообученные под оценки людей). Корреляция таких метрик куда выше, чем у rule-based, но их проблема — в низкой робастности к переводам систем, не похожих на системы из train-выборки этих метрик. Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости. Другими словами, предобученная LLM гораздо лучше умеет строить предложения и знает какие-то факты, которые сложно найти в корпусах перевода. Большие языковые модели (large language models, LLM) находят все новые области применения на практике, в том числе в сфере государственного и муниципального управления. Для повышения эффективности практического применения больших языковых моделей разрабатываются правила и приемы взаимодействия с ними, учитывающие специфику, широкий спектр их возможного использования и все возрастающую доступность. В статье исследованы вопросы повышения эффективности работы больших языковых моделей с различными видами контента с помощью приемов промпт-инжиниринга. Представлен анализ значительного числа промптов для больших языковых моделей и методик их формирования. Предложенная методология позволяет при обучении LLM эффективно интегрировать в нее знания из различных источников и превращать в действительно интеллектуальный инструмент, расширяющий возможности его работы. При применении данного подхода LLM выступает в качестве мощного интеллектуального ассистента, позволяющего генерировать документ, автором которого является пользователь системы.
One shot prompting. Извлечение данных с примером (модель ChatGPT-4o mini)
В вашем распоряжении все настройки нейросети и большая библиотека фильтров, отсортированных по категориям. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. Существует множество способов улучшить вышеуказанные результаты, но это уже является весьма полезным.
Цепочка рассуждений. Пример самостоятельного использования техники моделью GPT-4o
При апробации представленной методологии авторами были опробованы как различные системы интеллектуального реферирования, https://aimagazine.com различные стратегии построения последовательности промптов, так и разнообразные LLM. http://lovewiki.faith/index.php?title=bruuntranberg4194 Анализировалась работа таких моделей, как ChatGPT 3.5, ChatGPT 4, Gemini, ANTROPIC, GigaChat и YandexGPT и др. Однако при проведении реферирования для задач государственного и муниципального управления наиболее подходящими оказались Yandex и Kagi. В результате реализации представленной методологии именно пользователь LLM создает возможные сценарии результирующего документа. http://csmouse.com/user/SERP-Secret/ Им выстраивается последовательность запросов, формируются промпты и с помощью LLM генерируются варианты текста итогового документа. Естественно, что с привлечением различных типов LLM возможна генерация целого набора различных текстов. Но при этом она явно недообучена под задачу, поэтому у неё возникают большие сложности с полным сохранением смысла без переписывания. При этом часто встречаются грубые ошибки, которых никогда не допустил бы человек или отдельный переводной трансформер. https://www.metooo.com/u/67baf8f42ce0a84dc7a82d00 Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Получается, если мы хотим иметь доступ к быстрому и доступному пользовательскому переводу хорошего качества, нам нужно делать отдельные модели для перевода. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. Остаётся оценка людьми как самая честная (и интерпретируемая) метрика качества. Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Copilot – это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат.
- Когда промпты оптимизированы, ИИ способен генерировать более релевантные и качественные ответы, что не только сокращает время отклика, но и улучшает пользовательский опыт.
- Для не очень длинных текстов общей тематики (general domain) автоматические переводчики стали допускать уже крайне мало ошибок.
- Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is.
- Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат.
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 https://ai.alberta.ca и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая. 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. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно.