Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Оптимизация RAG критически важна для улучшения производительности LLM и обеспечения реального времени в специализированных областях, таких как медицинская диагностика, где точность и своевременность необходимы. Если вам не помогли базовые рекомендации по улучшению промпта, попробуйте использовать более продвинутую модель. В сложных задачах мы рекомендуем сразу начинать с использования наиболее продвинутых моделей. Few-shot prompting подразумевает предоставление ИИ нескольких примеров того, что вы ищете. Это помогает модели лучше понять ваши требования и дать более точные ответы. Формат диалога позволяет ChatGPT отвечать на последующие вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. У вас больше не будет необходимости запоминать все доступные параметры и стили модели. LLM (Large Language Model) – это модель машинного обучения, обученная на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации естественного языка. Такие модели, как ChatGPT, способны выполнять широкий спектр задач, от ответа на вопросы до создания текстов. Современные студенты имеют возможность использовать искусственный интеллект (ИИ) в своих учебных процессах, что значительно упрощает подготовку к экзаменам и самопроверку. С помощью ИИ можно легко генерировать списки вопросов на основании лекционных конспектов. Это позволяет студентам сосредоточиться на ключевых моментах и проработать тему более глубоко.

• Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме.
• Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок.
• Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов. источник

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. 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. Большие языковые модели (large language models, LLM) находят все новые области применения на практике, в том числе в сфере государственного и муниципального управления. Для повышения эффективности практического применения больших языковых моделей разрабатываются правила и приемы взаимодействия с ними, учитывающие специфику, широкий спектр их возможного использования и все возрастающую доступность. В статье исследованы вопросы повышения эффективности работы больших языковых моделей с различными видами контента с помощью приемов промпт-инжиниринга. Представлен анализ значительного числа промптов для больших языковых моделей и методик их формирования. Предложенная методология позволяет при обучении LLM эффективно интегрировать в нее знания из различных источников и превращать в действительно интеллектуальный инструмент, расширяющий возможности его работы. При применении данного подхода LLM выступает в качестве мощного интеллектуального ассистента, позволяющего генерировать документ, автором которого является пользователь системы. Эти запросы играют ключевую роль в получении полезных и точных ответов от ИИ. Системные запросы представляют собой предустановленные инструкции, которые  помогают ИИ понимать, как ему действовать. Они могут содержать фоновую информацию, правила или ограничения, чтобы ответы ИИ соответствовали вашим требованиям, задавая тем самым тон и стиль сообщений. Проще говоря, запрос — это то, что вы передаете ИИ для получения конкретного ответа или результата. Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов.

Примеры промптов

В общем случае такие промпты могут сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Они достаточно эффективны для решения задач, требующих некоторых форм рассуждения. Один из распространенных примеров, демонстрирующих такие возможности, — добавление фразы "Let's think step by step" («Давайте подумаем шаг за шагом») в исходный промпт15. Оптимизация промтов для LLM, таких как ChatGPT, является ключевым шагом к получению качественных и полезных результатов. Правильная формулировка запросов, использование контекста и ключевых слов значительно повышают точность и релевантность ответов. При применении методов prompt engineering, model tuning и injection techniques вы сможете максимально эффективно использовать возможности LLM.

Оценка и результаты

В одной из предыдущих публикаций мы рассматривали базовые рекомендации для улучшения качества продуктов с LLM. Если вам нужна ПО разработка или вы хотите оптимизировать свои ИИ-приложения с помощью экспертного проектирования запросов, свяжитесь с командой СКЭНД. Мы обсудим, как можем помочь вам достичь четких результатов, а также максимально использовать возможности разработки ИИ-программного обеспечения. Простые и короткие запросы к таким моделям вернут вам простые и стандартные ответы. Промпт-инжиниринг - это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. Навыки промпт-инжиниринга https://distill.pub   помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Когда вы начинаете работать с промптом, старайтесь формулировать его так, чтобы он охватывал основную суть задачи, но не перегружал модель лишними деталями. После получения ответа оцените, насколько он соответствует вашей цели. Обратите внимание на акценты, которые сделала модель, и вычлените, какие аспекты оказались недостаточно ясными. Постепенно уточняя запрос, вы сможете выявить, какие формулировки и подходы приводят к лучшим результатам, таким образом создавая более точные и эффективные промпты. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. Важным условием достижения правильного результата является исходный выбор текстов для первого этапа интеллектуального реферирования и последующего создания промптов. Он должна иметь некий общий «нарратив», содержать общие понятия и смыслы. В противном случае трудно надеяться на получение разумных результатов (Рисунок 3). Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Приложение использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney. Полученные промпты увеличивают вероятность получения релевантного результата от модели.