Advanced Prompt Engineering: Что это такое?

83 || 2 мая 2024 г. 23:15
Advanced Prompt Engineering: Что это такое?

Продвинутая техника запросов к ИИ: Что она включает в себя?

С широким распространением искусственного интеллекта и развитием больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) процесс решения проблем перевернулся с ног на голову. Для многих задач уже не требуется создавать специальные компьютерные программы, написанные на сложных языках программирования. Вместо этого всё, что вам нужно, - это хороший текстовый запрос (prompt) к ИИ.

Более конкретно, Advanced prompt engineering - техника, которая позволяет по-новому взглянуть на то, как мы оптимизируем производительность языковых моделей, таких как ChatGPT.

Откройте для себя преимущества продвинутой техники построения запросов в эпоху искусственного интеллекта на примере 4-х конкретными техник, которыми вам нужно овладеть.

Продвинутая инженерия запросов - это изощренный подход к использованию LLM.

Продвинутая инженерия запросов представляет собой процесс уточнения ввода языковой модели с целью получения желаемого вывода без изменения фактических весов модели. Это изощренный подход, который выходит за рамки традиционной корректировки весов модели. Здесь основное внимание уделяется умелому уточнению ввода для влияния на желаемый вывод.

Например, чтобы решить определенные проблемы на GPT-3, была добавлена простая фраза: "Давайте думать пошагово". Результаты поражают! Процент разрешения для GPT-3 вырос с 18% до 79%.

Разработкой хорошо структурированных запросов вы можете направлять языковые модели на производство точных и последовательных результатов. Но будьте осторожны, потому что для полного использования их потенциала недостаточно просто задавать вопросы. Вам нужно оптимизировать ввод с четкими инструкциями, чтобы влиять на поведение модели и гарантировать соответствующие результаты.

4 техники Advanced Prompt Engineering

Техники Advanced Prompt Engineering Мастерство продвинутой инженерии запросов означает знание различных техник направленных сообщений для достижения желаемого результата. Вот самые распространенные техники.

1. Нулевой запрос (Zero shots Prompt)

Нулевой запрос - одна из первых техник продвинутой инженерии запросов. Просто задайте вопрос или представьте конкретную задачу языковой модели. Это делается без специального предварительного обучения модели для этой задачи или вопроса. Другими словами, она никогда не сталкивалась с конкретными примерами, относящимися к этой задаче, во время своей тренировки.

Этот подход часто используется для оценки обобщаемости языковой модели. И не зря, с нулевым запросом она демонстрирует, что способна отвечать на запросы, для которых она не была явно запрограммирована во время своего обучения.

2. Проведение цепочки мыслей (Chain of thought prompting - CoT)

Цепочка мыслей предполагает последовательность взаимосвязанных мыслей или идей. Примененный к машинному обучению, CoT улучшает производительность модели при более сложных задачах рассуждения.

В конкретном смысле инженеры, стоящие за этой техникой продвинутой инженерии запросов, изучили создание цепочки человеческих мыслей. Это включает в себя ряд промежуточных этапов рассуждения.

Чтобы применить эти принципы к языковым моделям, им необходимо дать несколько демонстраций цепочек мыслей в качестве примеров. Затем попросить их проделать несколько этапов рассуждения перед предоставлением окончательного ответа. Это позволяет им проводить сложные рассуждения.

3. Самосогласованность (Self Consistency)

В науке и инженерии самосогласованность означает, что различные части или компоненты системы взаимодействуют таким образом, чтобы поддерживать свою внутреннюю согласованность.

В машинном обучении самосогласованность - это улучшенный подход к CoT для решения еще более сложных задач рассуждения.

Используя эту технику продвинутой инженерии запросов, выбираются пути рассуждения. Это позволяет языковой модели выбирать наиболее последовательный ответ (не учитывая только самый быстрый путь).

Эта техника запроса особенно подходит для сложных задач рассуждения, где существует несколько способов мышления, ведущих к правильному ответу.

4. ReAct (Reasoning и Acting)

ReAct - это продвинутая техника инженерии запросов, разработанная в 2022 году. Это синергия между рассуждением и действием.

Этот метод включает в себя создание LLM как рассуждение, так и действий, специфичных для задачи. Рассуждение помогает модели создать план действий. Действия, с другой стороны, облегчают доступ к внешним источникам знаний. Это позволяет собирать дополнительную информацию и таким образом улучшать рассуждение LLM.

С ReAct рассуждение и действие тесно переплетены для дальнейшего улучшения результатов языковой модели.

Это тоже может быть интересно:

Комментарии

*
- обязательно заполнению

Мнения на сайте

Картинка дня

Картинка дня

Популярные статьи