Prompt Engineering 101: Создание эффективных подсказок для понимания естественного языка

И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали, что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут.  http://proauto.lv/user/SEO-Methods/ Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), https://cs.stanford.edu/groups/ai/   переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Есть много методов и техник, используемых для создания и оптимизации промтов. https://www.metooo.it/u/67bc83b5990b593aac08c04f Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе.

Запрос форматирования для удобства чтения

По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Для улучшения точности ответов важно предоставлять AI-системе контекст. Это может быть информация о целевой аудитории, ключевых словах и основных идеях текста. В сфере маркетинга и медиа он дает автоматизировать создание контента. Например, для написания статей, рекламных текстов или сценариев используются продвинутые промты, которые дают высокое качество и релевантность создаваемого контента. Промпт —  это текстовое сообщение или запрос, который используется для взаимодействия с моделью обработки естественного языка, чтобы получить ответ или выполнить задачу.

Почему важно проектирование промптов?

Наши датасеты, как предложенческий, так и документный, не очень высокого качества. Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Чем точнее запрос, тем лучше AI-система сможет его обработать и выдать качественный результат.

Этические аспекты и ответственность при использовании промптов

С развитием алгоритмов машинного обучения стало ясно, что моделям необходима четкая структура для правильной интерпретации задач. Не менее важным аспектом промт-инжиниринга является тестирование созданных вами запросов. Это позволит вам выявить сильные и слабые стороны разработанных промтов. Попробуйте разные формулировки, меняйте структуру и проверьте, какие варианты дают лучшие результаты. В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз.

• Если суммарно данных не так много, то обучение на предложениях — единственный вариант.
• В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ.
• Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями.
• Правильный подход к созданию промптов может значительно улучшить качество и точность ответов моделей, а также оптимизировать взаимодействие с пользователями.
• Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет.

С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. При независимом переводе блоков, в которых содержится лексическая когезия, перевод ключевых слов может получиться неконсистентным. В таком случае связность текста теряется, что также затрудняет восприятие смысла. В этой статье мы рассмотрим, как составлять эффективные промты для копирайтеров и приведем примеры их использования. Промт-инжиниринг — это важная дисциплина, которая требует понимания множества нюансов при создании текстовых подсказок для ИИ. Эффективный промт способен значительно улучшить качество взаимодействия, позволяя получать более релевантные и точные ответы. Помните, что каждый промт — это возможность для улучшения диалога с ИИ, и проявление креативности в формулировках может стать ключом к успеху. Это форма общения с машиной, в которой четкость и конкретность играют решающую роль. Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. 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.  https://www.webwiki.nl/auslander.expert/ 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.