The Модель AI передбачає серію повідомлень і використовує їх для створення відповіді. В іншому розділі інструкцій ми застосовуємо цей приклад до іншого тесту. Ось ще одна конкретна ілюстрація того, як використовувати LLM для завдань маркування та розширення даних. Невеликі підказки дозволяють навчатися в контексті, що дозволяє https://deveducation.com/ мовним моделям вивчити завдання на основі лише кількох прикладів. У цій статті розглядаються основи типових підказок, щоб дати читачам загальне уявлення про те, як взаємодіяти з великими мовними моделями (LLM) і навчати їх за допомогою підказок. Деякі творці тепер продають свої підказки на ринках, таких як PromptBase.
Щоб ефективно використовувати мовні моделі (LMs) для широкого спектру застосувань і дослідницьких сфер розробка підказок є відносно новою професією, яка зосереджується на створенні та оптимізації підказок. Швидкі інженерні навички полегшують розуміння потенціалу та обмежень великих мовних моделей (LLM). Для того, щоб підвищити ефективність магістерів права на різноманітних поширених і складних видах діяльності, включаючи відповіді на запитання та математичне міркування, дослідники використовують швидку інженерію. Розробка підказок — це стратегія, яку використовують розробники для створення надійних і ефективних методів підказок, які взаємодіють із LLM та іншими інструментами.
- Швидкий інжиніринг – це галузь, що постійно розвивається і змінює спосіб взаємодії з технологіями та навколишнім світом.
- Це можна зробити шляхом введення код у рядок введення який потім виконується сервером.
- Численні стартапи вже створюють і об’єднують ретельно сформульовані підказки, які призводять до придатних для використання продуктів, створених на основі LLM.
- Щодо ШІ для створення зображень на кшталт Midjourney та Stable Diffusion, багато інженерів оперативного управління почали «торгувати» ключовими словами.
- Швидке проектування передбачає розуміння та роботу з основними, створюючи певні типи вхідних даних, щоб отримати цільовий результат.
Це називають «галюцинаціями» (професійний термін для вивергання нісенітниці в чатах ШІ). Він змушує GPT-3 пояснити свої міркування або, коли той припустився помилки, докладно виправити її. Вивчення змагальності має вирішальне значення для розуміння небезпеки та проблеми безпеки, пов’язані з LLM. Вивчення ідентифікації ризиків і проектування техніки має вирішальне значення для вирішення проблем. Підказування спрямовувальним стимулом (англ. directional-stimulus prompting)[46] включає натяк або підказку, таку як бажані ключові слова, щоби спрямувати мовну модель до бажаного результату. Щоб бути в курсі останніх технологічних тенденцій, слідкуйте за нашим блогом.
Вони включають в себе підвищення швидкості та ефективності, зниження витрат та покращення якості. Prompt Engineering легко інтегрується в життєвий цикл розробки програмного забезпечення, пропонуючи свіжий погляд у порівнянні з традиційними методами. Там, де традиційні підходи можуть не впоратися з сучасними вимогами, підхід Prompt Engineering процвітає, підвищуючи ефективність на кожному етапі. Давайте заглибимося в те, як Prompt Engineering може революціонізувати процес розробки програмного забезпечення. У швидкоплинному світі технологій ефективність та оперативність мають першорядне значення.
Навігаційне Меню
Прикладом цього є проста підказка витяг конкретна інформація з фрагмента тексту. Зі зростанням популярності та можливостей штучного інтелекту почали закономірно з’являтися нові пропозиції на технологічному ринку праці. Наприклад, інженер оперативного управління (prompt engineers чи оперативні інженери). Це посада, яка загалом полягає у тому, аби правильно спілкуватися із системами ШІ та через певні тези чи питання досягати потрібних відповідей під час листування з технологією.
Prompt Engineering базується на алгоритмах Learning Machine, які дозволяють LLM навчатися на великій кількості навчальних даних і згодом застосовувати ці знання для генерації нових текстів. Це означає, що чим більше навчальних даних надається моделі, тим краща її здатність генерувати точні та релевантні відповіді. Нова технологія вже знаходить місце в компаніях за межами індустрії технологій. Бостонська дитяча лікарня в лютому найняла «інженера оперативного управління ШІ» для досліджень охорони здоров’я та клінічної практики й удосконалення мовних моделей загального призначення для потреб у сфері. Важлива частина роботи також полягає в тому, щоб з’ясувати, коли та чому ШІ робить щось неправильно.
Резюмування тексту є однією із поширених робіт у створенні природної мови. Здатність швидко та просто підсумовувати статті та концепції є одним із найбільш захоплюючих потенційних застосувань мовних моделей. Попередній приклад є елементарною ілюстрацією того, що зараз можливо з LLMs. LLM сьогодні можуть виконувати широкий спектр складних завдань, від підсумовування тексту до математичних міркувань і розробки коду. Перш ніж інтегрувати “Швидкий інжиніринг у розробці програмного забезпечення” у свій робочий процес, організації повинні детально вивчити та оцінити цей підхід. Володіючи належними ресурсами та підходами, компанії можуть розкрити величезний потенціал Prompt Engineering, забезпечивши собі конкурентну перевагу в секторі розробки програмного забезпечення, що постійно розвивається.
До цього моменту має бути зрозуміло, що ви можете навчити модель виконувати різноманітні завдання, даючи їй інструкції. Це потужний потенціал, який творці продуктів ШІ вже використовують для створення потужних товарів і досвіду. Згаданий вище вихід повертає приклади, які можуть містити конфіденційну інформацію, яку ви можете використовувати як частину підказки програми.
Питання І Відповіді
Там покупці бачать згенеровані ШІ твори мистецтва та платять за список слів, які допомогли їх створити. Торішній переможець мистецького конкурсу штату Колорадо, який використовував Midjourney, відмовився поділитися своєю підказкою в роботі з чатом. Він сказав, що витратив 80 годин на її вдосконалення протягом 900 ітерацій. Деякі моделі не виконуватимуть неетичні запити, але їх можна обійти, якщо запит належним чином контекстуалізовано.
Коли ми розглядатимемо більше прикладів і застосувань для розробки підказок, ви побачите, що існують певні аспекти, які складають підказку. Пам’ятайте, що ваші висновки можуть відрізнятися залежно від версії LLM, яку ви використовуєте, перш ніж переходити до деяких простих прикладів. Самовдосконалення (англ. self-refine)[42] підказує ВММ розв’язати задачу, потім підказує ВММ покритикувати своє рішення, а потім підказує ВММ знову розв’язати задачу з урахуванням задачі, рішення та критики. Цей процес повторюється до зупинки через вичерпання токенів, часу, або коли ВММ виводить токен «stop».
Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється. Коли розробка LLM, дуже важливо запобігати миттєвим атакам, які можуть подолати бар’єри безпеки та порушити керівні принципи моделі. Щоб почати ілюструвати ChatGPTможливостей, ми використаємо попередній приклад помічника чат-бота та обговоримо результати. На відміну від text-davinci-003, the gpt-3.5-турбо модель, що диски ChatGPT приймає введення у форматі чату.
Найважливіші деталі в цьому посібнику полягають у тому, що швидке проектування — це повторюваний процес, який потребує експериментів для отримання оптимальних результатів. Використовуючи простий ігровий майданчик, як OpenAI’s або Cohere є хорошою відправною точкою, і що ви можете почати з простих підказок і продовжувати додавати більше елементів і контексту, щоб досягти кращих результатів. Розробляючи велике завдання, яке включає багато різних підзавдань, ви можете розбити завдання на простіші підзавдання та продовжувати нарощувати їх у міру отримання кращих результатів. Інструкції можна розробити за допомогою команд, які вказують моделі, чого ви хочете досягти, наприклад «Написати», «Класифікувати», «Підсумувати», «Перекласти», «Упорядкувати» тощо. Експериментуйте з різними інструкціями з різними ключовими словами, контекстами , і дані важливі, щоб побачити, що найкраще підходить для вашого конкретного випадку використання та завдання.
Удосконалення формату підказок є однією з найкращих стратегій заохочення моделі відповідати на конкретні відповіді. Як обговорювалося раніше, підказка може інтегрувати інструкції, контекст, знаки введення та виведення дають кращі результати. Хоча ці компоненти не потрібні, вони є хорошою практикою, оскільки чим точніші ви будете з інструкціями, тим кращі результати. Ось приклад того, як це може виглядати після більш структурованого підказки.
Існують інші процеси, пов’язані з обчисленням остаточної відповіді, але для простоти ми бачимо, що рішення більшості вже з’являється, отже, воно фактично стане остаточною відповіддю. Це невідповідна відповідь, яка підкреслює як недоліки поточних систем, так і вимогу до більш складної оперативної розробки. За допомогою геніальних пропозицій ви можете виконати безліч дій із створення коду. Проте, перехід до швидкого інжинірингу може не обійтися без певних труднощів.
Одна з найскладніших речей для LLM сьогодні може потребувати певного рівня міркування. Через типи складних програм, які можуть виникнути в LLM, міркування є однією зі сфер, яка мене найбільше цікавить. Я хотів би продемонструвати, наскільки ефективними можуть бути LLM, якщо трохи більше попрацювати над розробкою підказок. Як бачите, мовна модель генерує серію рядків, які мають сенс у контексті «Небо є». Результат може бути неочікуваним або не пов’язаним із поставленим завданням. Від аналізу вимог до супроводу, Prompt Engineering має трансформаційний ефект на кожному етапі життєвого циклу розробки програмного забезпечення.
Хоча така гнучкість введення бажана, існує ризик того, що ми можемо зіткнутися з недоліками, подібними до оперативного введення, описаного вище. Навчання підкріплення за допомогою зворотного зв’язку людини (RLHF) використовується для навчання ChatGPT. Хоча ця модель набагато компетентніша, ніж попередня GPT версії (і також навчили зменшувати шкідливі та неправдиві виходи), це не без обмежень.
«Найпопулярнішою новою мовою програмування є англійська», — написав минулого місяця у Twitter Андрей Карпати, екскерівник відділу штучного інтелекту Tesla. Оперативний витік — це коли веб-сайт або програма розкриває забагато інформації у своїх повідомленнях про помилки чи підказках. Це може дати зловмисникам підказки про те, як використовувати систему або викрадати дані.
Утім, у таких системах, на відміну від їхніх більш примітивних програмних аналогів, не передбачені звіти про помилки. The Washington Post оприлюднила великий текст про нову посаду, яка виникла через брак навичок у користувачів як спілкуватися з ШІ й отримувати не тарабарщину. Інженери оперативного управління, як виявилося, потрібні не лише в IT-сфері. Пам’ятайте, що немає встановленої структури, яку модель передбачає, коли ми створюємо підказки; скоріше, ми просто зв’язуємо інструкції та всі різні компоненти підказок, включаючи дані користувача.
A Швидкий інжиніринг це відносно новий напрямок у світі технологій, який набуває все більшого значення через стрімкий розвиток штучного інтелекту (ШІ). Prompt Engineering фокусується на розробці додатків, систем або програмного забезпечення, здатних все краще розуміти потреби користувачів і надавати ще більш точні відповіді. Технологічний гігант лише почав рекламувати інструмент як «другого пілота для інтернету». Відтоді компанія обмежила теми, на які може говорити чат-бот, і заявила, що він занадто часто спілкувався у «стилі, якого ми не мали на меті». Водночас для інженерів оперативного управління ексцентричні відповіді — теж можливість вивчити, як насправді працюють ці таємно розроблені системи.
Незважаючи на те, що моделі з великою мовою тепер демонструють вражаючу продуктивність з нуля, вони все ще не впораються з більш складними завданнями. Кілька підказок — це метод увімкнення навчання в контексті, який допомагає вирішити цю проблему, спрямовуючи модель до покращеної продуктивності. Для пізніших ситуацій, коли ми хочемо, щоб модель відповіла, демонстрації діють як кондиціонування.
Маючи понад десятирічний досвід роботи в галузі, він здобув чудові навички та гострий погляд на деталі.Любов Кеннета до фотографії змусила його багато подорожувати, шукаючи нові унікальні середовища для фотографування. Від розлогих міських пейзажів до віддалених гір, він взяв свою камеру в усі куточки земної кулі, завжди прагнучи зафіксувати суть і емоції кожного місця. Його блог під назвою Tips for Photography служить платформою для надання цінних порад, хитрощів і методів, які допоможуть фотографам-початківцям вдосконалити свої навички та розвинути власний унікальний стиль. Незалежно від того, чи ви новачок, який шукає поради, чи досвідчений фотограф, який шукає нові ідеї, блог Кеннета «Поради щодо фотографії» — це ваш улюблений ресурс для всього, що стосується фотографії.