Библиотека — это набор подсказок, протестированных и оптимизированных для различных моделей ИИ. Потом они пользуются библиотекой сами, дают к ней доступ другим юзерам, облегчают совместную работу и обмен знаниями с коллегами. Промпт-инженеры обучают искусственный интеллект генерировать выходные данные. Обучение происходит на примерах, которые использует инженер. Входные данные — это, по сути, инструкции, примеры, подсказки, а если обобщить — промпты. Генеративный искусственный интеллект — это технология для создания нового контента.

Промпт-инжиниринг продолжает оставаться активной областью исследований и разработок. Исследователи изучают способы сделать этот метод более эффективным, интерпретируемым и удобным для пользователя. Такие возможности, как вознаграждение на основе правил, модели вознаграждения и подходы с участием человека в цикле, изучаются для улучшения стратегий промпт-инжиниринга. Вот пример неудачного чат-бота по рекомендации фильмов, когда я указываю, что не нужно делать, из-за того, как я сформулировал инструкцию – фокусируясь на том, что не нужно делать.

IT-образование не обязательно, но желательно для возможности профессионального роста и карьеры. Работа предполагает использование потенциала, которым обладает искусственный интеллект, чтобы создать новое произведение на основе тех данных, которые уже есть. Промтер выстраивает эффективное общение с алгоритмами, чтобы получить нужный результат.

Нужно и уложиться в эти рамки, и получить хороший результат. Плюс, это большая экономия времени — можно не тратить часы на генерацию одной картинки, если кто-то может сразу найти общий язык с нейросетью. Для этого и требуется специалист, который верно составит запрос. Инженер должен обладать как лингвистическими навыками, так и творческим подходом, чтобы суметь точно настроить подсказки и получить желаемый отклик от генеративных инструментов ИИ.

Этот метод инженерии подсказок предполагает выполнение нескольких развертываний по цепочке рассуждений. Модель выбирает развертывания с самой длинной цепочкой, а затем – наиболее часто принимаемое решение. Предубеждения и неэтичные запросы должны обрабатываться моделью особенно осторожно, иначе ответы нанесут людям вред. Однако злоумышленники хитры и могут вынудить чат-бота генерировать вредный контент. Для этого перебирают запросы, пока не найдут такой, который запутает языковую модель.

При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для достижения оптимальных результатов. Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. Из-за высокого спроса мы сотрудничаем с Maven для проведения нового курса по инженерии промптов для LLM (Large Language Models). Если вас интересует участие, присоединяйтесь к списку ожидания (opens in a model new tab). Самостоятельно тренироваться можно, используя библиотеки промптов, например AIcyclopedia. Промптер общается с AI в чат-боте (например, ChatGPT), разговаривая на естественном (непрограммном) языке, при наличии преобразователя, возможен и голосовой ввод подсказок.

Например, пользователь просит модель написать эссе о последствиях вырубки лесов. Сначала она может сгенерировать факты о том, что вырубка лесов влияет на изменение климата и приводит к сокращению биологического разнообразия. Затем модель подробно опишет данные факты в качестве пунктов эссе. Метод подсказок по цепочке рассуждений – это метод, при котором сложный вопрос разбивается на небольшие логические части, имитирующие ход мыслей.

История Промпт-инжиниринга

Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. Учитывайте результаты оценки при калибровке и точной настройке подсказок. Эта процедура влечет за собой внесение незначительных корректировок для получения требуемого поведения промт инженер обучение модели, гарантируя, что оно согласуется с предполагаемой работой и требованиями. Создавайте подсказки, которые определенно сообщают модели об ожидаемом поведении. Эти вопросы должны быть четкими, краткими и соответствовать поставленной цели. Поиск лучших подсказок может потребовать проб, ошибок и пересмотра.

Аналогия здесь очень похожа на эффективную коммуникацию – чем прямее, тем эффективнее передается сообщение. Карьера промптера зависит от стремления к саморазвитию, обучаемости, восприимчивости новых тенденций. Повышая квалификацию или переходя в более успешные компании, можно добиться не только роста оплаты труда, но и статуса. К тому же, нейросети могут стать прекрасным вдохновением для дизайнеров и дать возможность выйти за рамки своего восприятия искусства.

Это важный навык для взаимодействия, создания и понимания возможностей LLM. Вы можете использовать промпт-инжиниринг для повышения безопасности LLM и создания новых возможностей, таких как добавление доменных знаний и внешних инструментов к LLM. Установите точную цель, которой вы хотите достичь с помощью языковой модели. Может быть задействована любая задача НЛП, включая завершение текста, перевод и обобщение. Языковые модели могут быть изменены для отображения желаемого поведения с помощью промпт-инжиниринга. В результате системы ИИ могут стать экспертами в определенных задачах или областях, что повышает их точность и надежность в конкретных случаях использования.

Языковые модели искусственного интеллекта очень мощные и не требуют многого для создания контента. Даже одного слова достаточно, чтобы система могла составить подробный ответ. Этот практический курс охватит методы промпт-инжиниринга, примеры использования и инструменты для эффективного создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM).

Какие Есть Рекомендации По Инженерии Подсказок?

Мы настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений. Когда у вас есть большая задача, включающая множество различных подзадач, вы можете попробовать разбить задачу на более простые подзадачи и постепенно улучшать результаты. Это позволяет избежать слишком большой сложности в процессе проектирования промпта с самого начала.

Несмотря на то, что генеративный ИИ пытается имитировать людей, для создания высококачественных и актуальных результатов ему требуются подробные инструкции. В инженерии подсказок вы выбираете наиболее подходящие форматы, фразы, слова и символы, которые помогают ИИ более эффективно взаимодействовать с пользователями. Инженеры подсказок используют творческий подход и метод проб и ошибок для создания коллекции входных текстов, поэтому генеративный ИИ в приложении работает должным образом. С момента запуска генеративного ИИ количество вакансий инженеров подсказок значительно увеличились. Инженеры подсказок упрощают использование большой языковой модели для пользователей. Они определяют сценарии и шаблоны, которые пользователи могут настраивать и дополнять для получения наилучших результатов при работе с языковой моделью.

Здесь важно учесть все нюансы — цвет, стиль, расположение объекта, время суток на картинке, пропорции и так далее. Промпты с несколькими примерами позволяют учиться в контексте, что означает, что языковые модели могут обучаться задачам на основе нескольких демонстраций. Как видите, языковая модель выводит продолжение строк, которое имеет смысл в контексте “The sky is”. Результат может быть неожиданным или далеким от задачи, которую вы хотите выполнить. Это могут быть ключевые слова, которые помогут языковой модели дать требуемый ответ.

Рекомендации По Разработке Промптов

Обычно чем более специфичным и соответствующим контекст для задачи, которую вы пытаетесь выполнить, тем лучше. Мы затронем важность выборки и добавления большего контекста в следующих руководствах. Некоторые большие языковые модели имеют возможность выполнять промптинг без примеров, но это зависит от сложности и знания задачи. Затем подсказки можно использовать для различных процессов и корпоративных подразделений. Чтобы инженерия подсказок работала должным образом, нужно указывать контекст, общую информацию и ожидаемый ответ.

Языковая модель понимает, что поверхностные ответы не подойдут, и генерирует ответ, как если бы его построил живой диетолог со стажем работы. Модель — это алгоритмы, которые угадывают, что пишет пользователь и о чем пойдет речь дальше. Хорошо работающая языковая модель отвечает связанными фразами, не теряет нить разговора и не выдает ерунду. Взаимодействуя с GigaChat через API, вы можете настроить параметры. Настройка параметров позволяет получать различные результаты от модели. Элвис Саравия (opens in a new tab), который работал в компаниях Meta AI и Elastic, и имеет многолетний опыт в области искусственного интеллекта и LLM, будет преподавателем на этом курсе.

Приведенный выше пример – это базовая иллюстрация того, что сегодня возможно с помощью LLM (Large Language Models). Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Укажите адекватный контекст, а также требования к выходным данным, формулируя подсказку. Например, вам нужен список самых популярных фильмов 1990-х годов в виде таблицы.

Запросы выглядят как текст, фрагменты кода или операторы, а называются промптами. Промпт инженерия нужна, чтобы пользователи могли получать от чат-ботов с генеративным ИИ максимально правильные ответы на свои вопросы. По ним они обучают сеть и составляют пользовательские руководства. Протестируйте созданные подсказки, загрузив их в языковую модель и оценив результаты ее работы. Просматривайте результаты, ищите недостатки и корректируйте инструкции для повышения производительности. Крайне желательно хорошее владение английским языком, так как нейросети лучше «общаются» именно на нем.

Так как генеративный ИИ на базе языковых моделей — сфера новая, у специальности промпт-инженеров четкого описания нет, как нет и устоявшихся зарплат.. При работе с ИИ нужно четко структурировать и формулировать свои запросы. Чтобы не тратить время на перебор запросов, можно взять руководство от промпт-инженеров и по нему быстренько сгенерировать что нужно. Другое дело, если чат-бот используют в профессиональных целях. Например, чтобы писать куски кода для мобильных игр или консультировать пациентов.

Важным поворотным моментом для промпт-инжиниринга стало введение моделей OpenAI GPT. Модели GPT продемонстрировали эффективность предварительной подготовки и тонкой настройки для конкретных последующих задач. Для различных целей исследователи и практики для управления поведением и выходными данными моделей GPT начали использовать методы промпт-инжиниринга. Промпт-инжиниринг стал мощным методом оптимизации языковых моделей при обработке естественного языка (NLP). Этот метод позволяет создавать эффективные подсказки, часто называемые инструкциями или вопросами, для управления поведением и выводом моделей ИИ. В качестве примера рассмотрим простой промпт для извлечения определенной информации из текста.

• Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM).
• Откликаетесь, проходите тест и, если результаты высокие, могут взять на работу.
• Этот практический курс расскажет о техниках инженерии промптов, областях применения и инструментах для эффективного создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM).
• А Яндекс выпустил Шедеврум — нейросеть, которая генерирует изображения по текстовым запросам.
• Она может, к примеру, написать рассказ, в котором все слова, предложения, абзацы и сюжетная линия будут логически, стилистически и синтаксически связаны.
• Мы настоятельно рекомендуем проводить много экспериментов и итераций для оптимизации промптов для ваших приложений.

Эти подсказки служат точными входными данными, которые направляют поведение языкового моделирования и генерацию текста. Пользователи могут изменять и контролировать выходные данные моделей ИИ, тщательно структурируя подсказки, что повышает их полезность и надежность. Prompt-инженер формулирует максимально точные запросы к различным языковым моделям искусственного интеллекта (ИИ, или по-английски AI), чтобы нейросеть сгенерировала корректный ответ. Например, при написании сценариев автор может использовать модель, разработанную с помощью подсказок, чтобы генерировать идеи для истории.