Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

В этой статье мы разберем один из продвинутых подходов — Fine-tuning LLM (дообучение большой языковой модели). Проектирование запросов включает в себя формулирование правильных вопросов или инструкций, чтобы добиться наилучших ответов от ИИ. Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. http://autocela.lv/user/Rank-Hacks/ Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов.

Примеры успешных промптов

Но при этом она явно недообучена под задачу, поэтому у неё возникают большие сложности с полным сохранением смысла без переписывания. При этом часто встречаются грубые ошибки, которых никогда не допустил бы человек или отдельный переводной трансформер. http://uznew.uz/user/Rank-First/ Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Получается, если мы хотим иметь доступ к быстрому и доступному пользовательскому переводу хорошего качества, нам нужно делать отдельные модели для перевода. От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского. В случае Full https://emnlp.org Fine-tune мы оптимизируем все параметры языковой модели, соответственно, разница между обучением с нуля и использованием LLM pretrain состоит исключительно в начальном приближении.

Локальное использование Llama 3.2

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.

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. В этой статье мы расскажем про обучение языковых моделей для получения максимально качественных ответов. Мы также проведем обзор, какие языковые модели существуют на сегодня. Можно ли повысить качество ответов языковых моделей с помощью более продуманных промтов? Рассказываем о методах формулирования эффективных запросов к LLM в нашем материале. Если вы проходили курсы по машинному обучению и обработке текстов, то наверняка сталкивались с лабораторными работами или проектами по теме перевода. И, скорее всего, видели, какие данные обычно используются для обучения и оценки качества моделей — предложения. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком. Хотя этот вид промптинга может хорошо работать для решения многих задач, это не вполне совершенная техника, особенно при работе с задачами, требующими рассуждений. Дополнительные примеры должны в полной мере соответствовать основной задаче и способствовать ее выполнению. Использование их в слишком большом количестве не всегда приводит к желаемым результатам, так как в таком случае между дополнительными примерами возможны незаметные для пользователя смысловые несоответствия и конфликты. Государственное управление, большие языковые модели, LLM, интеллектуальный ассистент, интеллектуальное реферирование, промпт-инжиниринг, креативный промптинг, генерация текстов, технологии GPT. Оценка включала детальные экспериментальные установки для выявления лучших практик для каждого модуля RAG. Были использованы наборы данных, такие как TREC DL 2019 и 2020, для оценки, с различными методами извлечения, включая BM25 для разреженного извлечения и Contriever для плотного извлечения. Для таких задач создаются два разных промпта, где первый отвечает за извлечение соответствующих цитат, а второй принимает их в качестве входных данных и извлекает из исходного документа ответы на интересующий вопрос. Одним из наиболее эффективных приемов промпт-инжиниринга считается разбиение решаемой задачи на несколько подзадач. После того как подзадачи определены, последовательно находятся их решения с помощью LLM. При этом результат от предыдущего промпта используется в качестве входных данных для другого запроса. Создание цепочек промптов полезно для решения сложных задач, которые затруднительно решить при использовании слишком большого одинарного промпта. 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. 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.