Промпт — это текст на естественном языке, который вы передаете генеративному ИИ. Инженерия промптов — это искусство настройки этих промптов, чтобы лучше общаться с генеративным ИИ. Arturo Buzzalino, главный инновационный директор Epicor, объясняет, что ценность инженерии промптов заключается в оптимизации того, как ИИ интерпретирует и отвечает на запросы. К тому же ключевым станет умение разбивать сложные задачи на подзадачи для эффективного использования моделей, а еще способность переводить бизнес-требования в эффективные промпты. Существуют различные методы, которые вы можете использовать, чтобы улучшить свои запросы и получать более качественные ответы от AI.
Развитие промпт-инжиниринга отражает изменения в технологии и обществе. Мы находимся в эпоху, когда граница между человеком и машиной становится все тоньше. Умение общаться с ИИ через правильно сформулированные запросы — это ключ к эффективному использованию современных технологий в бизнесе, образовании, медицине и других сферах. Эти вызовы требуют разработки четких этических стандартов и контроля за использованием генеративных моделей. Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий.
Вариант «at most once» — это, очевидно, ошибка, потому что мы не можем себе позволить собрать с камеры не все фреймы. Можно заставить модель, чтобы она от роли архитектора говорила, что «at most once» – это плохая идея. Если мы употребим слово «какой-нибудь» или «что-нибудь» это повлияет на модель негативно. Ведь в самом описании цели будет заложена неопределённость. А если вы хотите, чтобы модель «пофантазировала» то можно и неточно, но будьте готовы к разным результатам. Лучше писать промпты на английском — так они лучше работают, помещается больше контекста.
Prompt — это текст, который вы вводите в систему AI для получения ответа. Четкие и конкретные запросы обеспечивают лучшее понимание для AI. Чем точнее вы формулируете вопрос, тем выше вероятность получения желаемого ответа. Эти возможности также полезны для корпоративного обучения. Организации могут создавать курсы, учитывая специфику отрасли и уровень подготовки сотрудников. Промпт может быть настроен так, чтобы генерировать пошаговые инструкции, кейсы из реальной практики или тесты для оценки знаний.
- От появления первой версии ChatGPT до текущего момента технология развивается по экспоненте.
- И от того, как мы научимся говорить на этом языке, будет зависеть, каким станет наш мир в эпоху искусственного интеллекта.
- Грамотно составленный запрос помогает получить точные выводы из сложных массивов информации.
- Каждая модель искусственного интеллекта имеет свои сильные стороны и ограничения.
- Экспериментируйте, учитесь на своих ошибках и адаптируйте свои запросы для достижения наилучших результатов.
- Tips and tricks, которые можно использовать в промптинге.
Вдохновение Повсюду: Как Использовать Генераторы Подсказок Для Ежедневной Практики Письма
Запросы выглядят как текст, фрагменты кода или операторы, а называются промптами. Simon Morris, вице-президент по консультированию решений в ServiceNow, утверждает, что мы живем в мире, где важны не только ответы, но и вопросы. Инженерия промптов позволяет бизнесу извлекать ценность из больших языковых моделей (LLMs) в контексте конкретного использования. Контекст помогает модели адаптировать результат под вашу задачу.
Сформулируем, что задача модели — написать промт инженер обучение письмо со сбором фидбека в схожем стиле. Но, Есть шанс, что GPT начнет галлюцинировать и возьмет информацию из примера. Вы не получите один и тот же результат практически никогда. И если цель сформулирована максимально точно, то и модель будет работать лучше. Если мы решим попросить ChatGPT решить архитектурную задачку, она может начать расписывать решение по пунктам максимально уверено, но на деле окажется, что это решение не работает.
Основной материал предоставлен Исой Фулфорд, работницей OpenAI. Во-вторых, промпты могут быть подвержены внешнему воздействию или нежелательным вмешательствам, что может привести к непредсказуемым результатам или искажению информации. Так как генеративный ИИ на базе языковых моделей — сфера новая, у специальности промпт-инженеров четкого описания нет, как нет и устоявшихся зарплат..
Как Использовать Миджорни Без Подписки?
Можно дать базу знаний и попросить опираться на неё в генерации ответа. Название техники Zero/One/Few-Shot Prompting пошло от обучения с подкреплением. Есть такая методика обучения нейросетей, когда модель учится на своих ошибках, а мы контролируем её обучение, давая часть информации. One shot – если даём один пример, few shot – если несколько, а zero shot – вообще не даём, а модель сама фантазирует на тему. В разрезе промптинга это нужно, чтобы контролировать степень фантазий модели.
Внедрение подсказок можно рассматривать как атаку с внедрением кода с использованием состязательной разработки подсказок. В 2022 году NCC Groupангл. охарактеризовала внедрение подсказок как новый класс уязвимости систем Функциональное тестирование искусственного интеллекта и машинного обучения21. Техника подсказок используется во множестве прикладных задач, включая обработку естественного языка, генерацию кода, автоматизированный анализ данных и создание контента.
История промпт-инжиниринга уходит корнями в ранние эксперименты с искусственным интеллектом. Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса. С развитием алгоритмов машинного обучения стало ясно, что моделям необходима четкая структура для правильной интерпретации задач. Искусственный интеллект становится всё более мощным инструментом, но его эффективность зависит от того, насколько грамотно человек умеет с ним взаимодействовать. Промпт-инжиниринг — это не просто технический процесс, а способ лучше понимать взаимодействие человека и машины. Чем точнее мы научимся формулировать свои запросы, тем https://deveducation.com/ продуктивнее станут наши технологии.
Управление большинством нейросетей выполняется с помощью текстовых команд. Как мы можем видеть, Prompt Engineering – это не просто модное словечко, а важнейший аспект взаимодействия с ИИ. Корректно составленные подсказки могут значительно повысить качество и эффективность получения результатов. Важно продолжать изучать и применять различные методы, чтобы добиться максимальной продуктивности.