Что такое Few-Shot Prompting? Преимущества и примеры использования

Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию. - Дело в том, что в процессе рассуждений, модель может делать выборы, противоречащие или не соответствующие друг другу. Заметки - это как способ зафиксировать какие-то рассуждения, чтобы модель опиралась на них в течение всего процесса решения. Role based промптинг - техника создания промпта, в основе которого лежит задание роли / точки зрения и тд. В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз.

Chain-of-Verification промптинг

Одно из самых интересных применений промпт-инженерии - это инструктирование LLM-системы о том, как вести себя, какая должна https://fast.ai   быть ее намеренность и какая должна быть ее личность. Это особенно полезно, когда вы создаете системы диалога, такие как чат-боты для обслуживания клиентов.

Общие рекомендации по разработке промптов

• В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более.
• В данном примере отсутствует последовательность формата промпта, но модель всё равно верно ответила.
• Если промтов Zero-shot и Few-shot недостаточно, возможно, модель не обладает достаточными знаниями для решения задачи.
• Результат предсказуем – шаблонные ответы, которые не приносят реальной пользы бизнесу.
• Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении.

Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию - фокусируясь на том, что не нужно делать. Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT. Наде­ем­ся, что наша ста­тья помог­ла вам луч­ше понять, как рабо­та­ет этот метод. Вы когда-нибудь заду­мы­ва­лись, как заста­вить искус­ствен­ный интел­лект (ИИ) давать более точ­ные и под­хо­дя­щие отве­ты на запро­сы? 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 https://ai.google/research/   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. Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более точным ответам.  перейти В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта. Некоторые большие языковые модели имеют возможность выполнять промптинг без примеров, но это зависит от сложности и знания задачи. Благодаря возможности работы с минимальным объемом данных, метод оптимизирован для работы на больших диалогах без потери контекста и скорости/точности выполнения. При классификации текста подход может помочь модели правильно определить категорию текста, предоставив всего несколько примеров текстов с метками категорий. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода.