ᐈ Руководство для улучшения качества продуктов с LLM

Авторами показано, что для повышения качества интеллектуального реферирования необходимо осуществлять итерационное использование разных методов обучения (настройки) LLM. При этом важное значение имеет первоначальный отбор текстов для обучения, который производится пользователем с опорой на собственные знания предметной области. Промпт-инжиниринг представляет собой ключевой аспект взаимодействия человека с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Он включает в себя процесс создания, настройки и оптимизации текстовых запросов, которые направляются в модель для генерации ответов. Важность этой профессии обусловлена тем, что качество получаемого ответа напрямую зависит от того, насколько точно и ясно сформулирован промпт.

Прямая инструкция (instruction prompting). Пример с извлечением данных (модель ChatGPT-4o)

• В условиях высокой конкуренции на рынке, это может стать решающим фактором, который определяет успех компании.
• Определяющим подходом в решении этих проблем следует считать методики формирования промптов для больших языковых моделей.
• Хотя этот вид промптинга может хорошо работать для решения многих задач, это не вполне совершенная техника, особенно при работе с задачами, требующими рассуждений.
• Для некоторых задач полезно экспериментировать с параметрами моделей, например с температурой и указанием количества выходных токенов.
• Ясные и точные промпты служат основой для того, чтобы модели могли выдавать более релевантные и полезные ответы на запросы.

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.

Примеры промптов

Эти примеры успешных промптов наглядно 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. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов. А для решения задачи в идеале нужны параллельные фрагменты с распределением длин от предложений до очень длинных текстов. Эллипсисом называют пропуск в тексте элемента предложения, который восстанавливается из контекста. Но не всегда эллиптические конструкции исходного языка текста присутствуют в языке перевода. В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла. Таким образом, можно сделать вывод, что на сегодняшний день LLM хоть и умеют работать «из коробки» в режиме минимального дообучения, но без специфичного тюнинга под перевод пока не обойтись — есть ошибки. Близкие к человеку результаты показывают только лучшие foundation-модели от команд вроде OpenAI или Anthropic. Поэтому завершает процесс создания документа его финальное редактирование, которое, как правило, проводится вручную. При подобном подходе большие языковые модели выступают в руках государственного и (или) муниципального служащего в качестве мощного и эффективного интеллектуального инструмента. В  результате применения интеллектуального реферирования необходимый документ (отчет, обзор, аналитическая записка, реферат или иной документ) готовится за существенно более короткое время. Как правило, состав промпта, его формат и количество компонентов зависят непосредственно от типа решаемой задачи. Как показывает практика, работу с моделями следует начинать с самых простых промптов и усложнять их, добавляя по мере необходимости новые элементы и требуемый контекст для получения более точных конечных результатов. Промпт-инжиниринг позволяет более углубленно изучать и понимать потенциал и ограничения возможностей LLM и их использования в системах генеративного ИИ. В этом случае используется подход, называемый «дерево мыслей», при использовании которого производится обобщение цепочек смыслов. На Рисунке 2 представлены возможные варианты конструирования промтов при использовании ТоТ. Более продвинутым методом оптимизации запросов является метод самосогласованности, в котором используются нескольких различных путей рассуждений (промптов) методом few-shot CoT, а затем выбираются наиболее согласованные ответы. Это помогает улучшить производительность СоТ-метода в задачах, связанных с арифметикой и здравым смыслом, когда выбирается преобладающий ответ, который становится окончательным. Использования LLM предполагает нахождение ответов на вопросы о содержании большого текстового документа. В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок. Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Важно понимать, что итеративный подход — это ключ к совершенствованию. Начав с общего и достаточно простого запроса, вы можете получить первый ответ от модели, который затем следует анализировать. Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, https://paperswithcode.com   добавив уточнения или изменив формулировку. Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике.  AUSLANDER EXPERT Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Показано, что при определенном вычислительном бюджете наилучшие показатели достигаются не за счет самых больших моделей, а за счет меньших моделей, обученных на большем количестве данных. 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. 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. Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Ответ прост, и он не связан с тем, по какой причине лучше делать переводы отдельных предложений. Модель replit-code-v1-3b представляет собой 2.7B LLM, обученный на 20 языках из набора данных Stack Dedup v1.2. Falcon LLM - это фундаментальная большая языковая модель (LLM) с 40 миллиардами параметров, обученная на одном триллионе токенов. QA (англ. Question and Answer) переводится на русский как "Вопрос и ответ". Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT.