Языковые модели и эволюционные алгоритмы для улучшения промптов AI на vc ru

Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды. При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. В последних моделях, которые предназначены для решения научных задач, эта техника уже включена в системные инструкции.  https://qna.lrmer.com/index.php?qa=user&qa_1=seo-reach Вы можете проверить, заложена ли эта техника в базовых настройках модели. Если вы получаете ответы, где пронумерованы логически связанные шаги рассуждения, встречаются маркеры типа «Сначала…», «Затем…», «Наконец…» и промежуточные результаты, то, скорее всего, модель уже настроена на цепочку рассуждений. Это эффективная и популярная техника создания промптинга с несколькими образцами (few-shot prompting). В этом случае модели предоставляются примеры, демонстрирующие частные решения подобной задачи. Промпты с несколькими примерами позволяют модели учиться на основе нескольких подобных демонстраций. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Это форма общения с машиной, в которой четкость и конкретность играют решающую роль.

Лучшие практики проектирования запросов для применения ИИ

Здесь нам уже потребуется обучающая выборка, как и в классическом обучении с учителем. Мы попробовали применить обычный промптинг под перевод, никак не дообучая модель. Для изначальных экспериментов мы взяли несколько версий внутренней модели YandexGPT decoder-only и попробовали две стандартных стратегии адаптации LLM под задачу. И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. Понятно, что подобного рода ошибки — фундаментальное ограничение переводчика по предложениям. Ясность и точность формулировки играют важную роль, так как четкий промпт позволяет избежать неоднозначностей и сфокусировать внимание модели на сути запроса. Представьте, что ведете беседу с экспертом по языковому моделированию. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста". Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. Для более сложных запросов, где возможны варианты ответа, лучше использовать несколько примеров, чтобы продемонстрировать модели ожидаемую вариативность, и тщательно подобрать эти примеры. Для сложных аналитических задач работы с текстовым контентом простые традиционные методы создания промптов оказываются недостаточными. 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. Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения  используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering).

• Важность этой профессии обусловлена тем, что качество получаемого ответа напрямую зависит от того, насколько точно и ясно сформулирован промпт.
• Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе.
• Для сложных аналитических задач работы с текстовым контентом простые традиционные методы создания промптов оказываются недостаточными.
• Современные студенты имеют возможность использовать искусственный интеллект (ИИ) в своих учебных процессах, что значительно упрощает подготовку к экзаменам и самопроверку. http://proect.org/user/SEO-Domination/

Системные запросы

И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Поэтому в какой-то момент мы приняли решение больше не развивать модели перевода отдельных предложений, а сосредоточиться на решении более актуальной (и технически сложной) задачи контекстного перевода. В целом, конечно, результаты сильно зависят от языкового направления. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. Медик — эмпат, изучающий влияние длительных космических миссий на психику и использующий языковые модели для анализа.  http://king-wifi.win//index.php?title=dreierperry3003 "Создай научно-фантастический рассказ, учитывая особенности обучения модели, объемом до 500 слов. При работе с моделью многие сталкиваются с неожиданным открытием — это не программирование, а живой диалог. Процесс обучения требует совершенно другого подхода к взаимодействию.

Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается https://artificial-intelligence.blog.gov.uk   оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая. Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь. Эти и другие негативные обстоятельства также заметно усиливаются вследствие общедоступности большинства LLM и недостаточной пока квалификации большинства категорий пользователей, включая государственных служащих. Одной из самых распространенных ошибок при создании промптов является неопределенность запроса, которая может привести к неясным или недостаточно информативным ответам. Когда запрос формулируется слишком расплывчато, модель не может сосредоточиться на конкретных аспектах, что часто приводит к размытым и в общем-то бесполезным ответам. Например, запрос «Расскажи о климатических изменениях» не дает модели четкого направления для анализа и не уточняет, какова именно тема обсуждения. В этом случае лучше использовать более конкретные формулировки, такие как «Объясни влияние человеческой деятельности на глобальное потепление за последние 50 лет».