ChatGPT: эффективные промпты Как правильно составлять запросы для работы с нейросетью? ChatGPT на vc.ru
Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. На этот раз модель ответила “нейтральный”, что является точной формулировкой, которую мы задали. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. Каждый пример из промта имеет разный формат, но модель все равно указала правильную метку. Однако, для сложных задач и разных вариаций промтов требуется более тщательный анализ.
DeepSeek AI
Chain-of-Verification промптинг – техника создания промпта, который заставляет модель проверять все предыдущие шаги перед тем, как сделать следующий. Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается. Если вы предоставите более https://fast.ai точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты.
Локальное использование Llama 3.2
- Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований.
- Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь.
- В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово “нейтральный” из промпта и вместо этого выводит ответ “Нейтральный” с заглавной буквы.
- Chain of Thought Prompting – это техника, которая заставляет ChatGPT показывать ход своих рассуждений.
- Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды.
Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов. Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. AUSLANDER EXPERT Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг – техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день – это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут https://ai.google/research/ возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач. Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более точным ответам. В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта. Некоторые большие языковые модели имеют возможность выполнять промптинг без примеров, но это зависит от сложности и знания задачи. В задачах генерации текста, таких как написание статей или составление резюме, позволяет модели создать более связный и релевантный текст, опираясь на предоставленные примеры. Можно давать примеры предыдущих текстов или ссылки на источники с подзапросом “напиши в таком же стиле”. В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач. В данном примере отсутствует последовательность формата промпта, но модель всё равно верно ответила.