Согласно Touvron et al. 2023, свойства Few-shot впервые появились, когда модели были масштабированы до достаточного размера (Kaplan et al., 2020). Чтобы направить мыслительный процесс модели, пишите инструкции от общего к частному или наоборот. Всегда проверяйте, что ваши инструкции и примеры не могут инрепретироваться как противоречивые.
Примеры применения
LLM - это черный ящик, но мы открыли его, чтобы понять, можно ли им управлять. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке. Прописывайте в промпте инструкции, заставляющие модель самостоятельно оценивать свои ответы. Например, дайте ей инструкцию делать пометки в части ответов, в которых она не уверена. Основное отличие от Chain-Of-Thought промптинга в том, что модель, в ходе рассуждения, не делает выводы самостоятельно. https://auslander.expert/ Модель опирается на какие-то известные ей факты, и выстраивает из них логическую цепочку, приводящую к конкретному ответу.
DeepSeek: Все, что нужно знать об этом ИИ чатботе
В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции. Эта мощная возможность уже активно используется разработчиками продуктов и https://stability.ai искусственного интеллекта для экспериментов и создания полезных приложений. В нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует. Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).
Генерация с поддержкой извлечения данных (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
В задачах генерации текста, таких как написание статей или составление резюме, позволяет модели создать более связный и релевантный текст, опираясь на предоставленные примеры. Можно давать примеры предыдущих текстов или ссылки на источники с подзапросом “напиши в таком же стиле”. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. В данном примере отсутствует последовательность формата промпта, но модель всё равно верно ответила. Этот инструмент использует https://huggingface.co современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. Каждый пример из промта имеет разный формат, но модель все равно указала правильную метку. Однако, для сложных задач и разных вариаций промтов требуется более тщательный анализ. Вы узнаете, как превратить стандартные ответы в глубокую аналитику, как заставить нейросеть мыслить креативно и как избежать типичных ошибок, которые совершают даже опытные пользователи. Еще один распространенный совет при разработке промптов - избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ.
- Организации должны принять надежные структуры управления данными, обеспечивая конфиденциальность и безопасность конфиденциальных корпоративных данных.
- Хотя базовые примеры были интересными, в этом разделе мы рассмотрим более продвинутые техники формулировки запросов, которые позволяют нам решать более сложные и интересные задачи.
- Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам.
- Few Shot Prompting пытается решить эту проблему, предоставляя модели несколько конкретных примеров для анализа и использования при генерации ответа.
Важно помнить, что сами примеры могут быть даже с ошибками – главное, чтобы был задан правильный формат ответа. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании. Были достигнуты определенные успехи в задачах, требующих математических навыков. А пока давайте рассмотрим несколько простых примеров, чтобы продемонстрировать математические возможности. До сих пор вы использовали простые инструкции для выполнения задачи. 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?