Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр
Избегая этих ошибок и следуя основам промпт-инжиниринга, можно добиться максимальной эффективности работы с AI. http://spectr-sb116.ru/user/Google-Savvy/ https://www.metooo.com/u/67bb38c392263b15618f391b Каждый из этих типов имеет свои преимущества, и выбор подходящего зависит от задачи. Этот промпт сочетает в себе несколько техник, которые помогут ChatGPT дать информативный, доступный и удобный для читателя ответ. Например, «Перечисли 10 быстрых советов по улучшению качества сна, оформленных в виде пунктов».
- Ответ прост, и он не связан с тем, по какой причине лучше делать переводы отдельных предложений.
- Это включает выбор правильных слов, фраз и структуры запроса, чтобы нейросеть могла понять и обработать его лучшим образом.
- Промпт может быть коротким вопросом, сложной инструкцией или даже многоуровневым сценарием, включающим примеры, контекст и предполагаемые ответы.
- Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений.
- Например, в 2014 году в статье Sequence to Sequence Learning with neural networks было описано, как обучить в режиме end-to-end модель генерации текстов на основе рекуррентной нейронной сети.
- Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями.
Использование примеров
Одна из самых недооцененных функций ChatGPT – это возможность назначать ему определенную роль. Когда вы просите нейросеть “действовать как эксперт”, вы получаете совершенно другой уровень ответов. Такое обучение перестало деградировать и дало заметные улучшения относительно базового SFT-чекпоинта. Подобная схема используется в различных вариациях обучения Learning from Human Feedback, также известного как LLM Alignment. Эти примеры успешных промптов наглядно https://thenextweb.com/artificial-intelligence демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды.
LLM-based-перевод
Используя редактирования fluency repair и side-by-side-сравнения разных переводов, мы получили датасет порядка десятков тысяч сэмплов. А что, если использовать general-purpose LLM как перефразировщик, а базовую модель перевода — как генератор начальных гипотез? Тогда в идеале среди перефразировок мы получим точные (или с минимальным искажением) переводы, которые хороши в гладкости и естественности. Самый простой способ — дообучение всех параметров модели (Full Fine-tuning). У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент. Сегодня промпт-инжиниринг — это не просто техническая дисциплина, а один из важнейших элементов успешного https://towardsdatascience.com взаимодействия с ИИ. История промпт-инжиниринга уходит корнями в ранние эксперименты с искусственным интеллектом. Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса.
Примеры эффективных промптов
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. https://mianswer.com/user/seo-influence 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.