Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM

Модели не хватало данных для хорошей адаптации под задачу, и на практике возникало много галлюцинаций, а также пропусков длинных блоков текста. Помимо fluency repair, мы используем и классическую процедуру сбора данных для alignment — сравнение различных переводов с помощью асессоров-переводчиков. Используя различные схемы алайнеров, мы получили несколько массивов параграфных переводов. Основная проблема таких выровненных данных в том, что парагафы (или более крупные главы) редко переводятся близко к тексту. В переводах книг часто допускаются перефразировки, изменения порядка повествования и художественная адаптация от авторов перевода.

Пример 2: контекстуализация

Появление данного перспективного направления затронуло также сферу государственного и муниципального управления1. Промпт-инжиниринг становится неотъемлемой частью взаимодействия с языковыми моделями, поскольку от его качества напрямую зависят результаты, которые мы можем получить от ИИ. Ясные и точные промпты служат основой для того, чтобы модели могли выдавать более релевантные и полезные ответы на запросы. Это повышает продуктивность в работе и повседневной жизни, так как дает возможность эффективно использовать технологии для автоматизации задач, быстрого получения информации и улучшения качества взаимодействия. Базовые настройки и системные инструкции больших языковых моделей заточены под рядового пользователя и самые распространенные типы задач, которые он предположительно будет решать с их помощью. Поэтому стиль и формат ответа модели по умолчанию будут нормализованными и усредненными. https://slakat.com/user/profile

Создание системы идейных агентов с AutoGen: разработка ИИ-агентов для мозговых штурмов и обсуждений идей.

• Четкий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса.
• То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата.
• Например, запрос «Расскажи о климатических изменениях» не дает модели четкого направления для анализа и не уточняет, какова именно тема обсуждения.
• Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая.
• Для некоторых задач полезно экспериментировать с параметрами моделей, например с температурой и указанием количества выходных токенов.

Рассказываем, как языковые модели решают математические и логические задачи, если немного «подумают». Ещё одной интересной проблемой алайнмента была его «низкоресурсность». Используя редактирования fluency https://ai4all.org   repair и side-by-side-сравнения разных переводов, мы получили датасет порядка десятков тысяч сэмплов. Другими словами, обучение вырождается в решение задачи ранжирования, а не генерации. Переводы неадаптированных LLM более естественные и гладкие, при этом больше искажают смысл. Поэтому, если мы хотим применять LLM на практике, нужно адаптировать базовую модель конкретно под задачу перевода и увеличить точность сохранения смысла. 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 https://eff.org/issues/ai   можем помочь вам достичь четких результатов, а также максимально использовать возможности разработки ИИ-программного обеспечения. Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ. Настройте ваши запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. Специфичные запросы помогают модели сосредоточиться на предоставлении лаконичных ответов. Предоставьте контекстуальную информацию, чтобы сузить область ответа модели. Четкий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса. Пользовательские запросы — это вводимые пользователями команды, вопросы или заявления, которые побуждают ИИ выполнять действия или предоставлять конкретную информацию. Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе. Модель генерации текста с авторегрессией и 6 миллиардами параметров, обученная на The Pile. Модель под названием ChatGPT, которая взаимодействует в диалоговом режиме. https://kurilka-wagon.ru/user/Search-Buzz/ LLM, работающий по инструкции, отлаженный на базе данных инструкций, созданных человеком, лицензированной для исследовательского и коммерческого использования. MPT-7B - это модель в стиле GPT, первая в серии моделей MosaicML Foundation. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов. OpenAssistant - это чат-ассистент, который понимает задачи, может взаимодействовать со сторонними системами и динамически получать для этого информацию. Модели CodeT5 и CodeT5+ для понимания и генерации кода от Salesforce Research. H2oGPT - это фреймворк для тонкой настройки большой языковой модели (LLM) и пользовательский интерфейс чатбота с функцией "вопрос-ответ" для документов. В данном разделе представлен сборник и краткое описание ключевых и фундаментальных языковых моделей (LLM).