Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды

Промпт-инжиниринг — это не просто технический навык, это смесь креативности, критического мышления и понимания возможностей и границ ИИ. По существу, промпт-инжиниринг открывает широкий набор возможностей.  http://110host.ir/user/Search-Magic/ Если вы работаете в команде, пусть другие оценят и дадут фидбек вашим запросам. Они могут заметить несоответствия или проблемы, которые вы не увидели. Их отзывы могут сыграть большую роль в оптимизации ваших запросов. Запросы являются командами  или указаниями, которые мы даем моделям ИИ. Запрос без примеров (zero-shot prompting) — это обычный запрос (вопрос) к модели. Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель (например, суммаризация текста или предварительный анализ данных). Для них не требуется специальной подготовки материалов, но и результат будет, скорее всего, тоже стандартный. Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями. Мы рассмотрели основные аспекты, касающиеся создания промптов, включая их важность, основные принципы, пошаговое руководство и распространённые ошибки. Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. 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. Простые и короткие запросы к таким моделям вернут вам простые и стандартные ответы. Такие запросы называются zero-shot запросами (запросы без примеров).

One shot prompting. Извлечение данных с примером (модель ChatGPT-4o mini)

Пока ИИ продолжает проникать в различные секторы, спрос на профессионалов, хорошо владеющих навыками взаимодействия и направления систем ИИ, растёт. В списке новых ролей особенно выделяется промпт-инжиниринг, который является многообещающей карьерой. Особенно это важно молодым профессионалам, которые хотят оставить свой след в сфере ИИ. Проектирование промтов предполагает не только разработку и создание запросов. Оно также охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия с LLM и создания новых решений на их основе. Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей.

• Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT.
• Промпт представляет собой текстовую строку или фразу, которая подается на вход модели и определяет ее поведение при генерации текста.
• Регулярный мониторинг результатов и итеративное внесение корректировок в промпты является обязательной частью процесса их разработки и поддержки.

Игнорирование контекста

Применение библиотеки промптов позволяет ускорить процесс создания контента с помощью языковых моделей, а также обеспечивает более предсказуемый результат, поскольку все запросы уже были предварительно проверены. При этом нужно учитывать, что модели регулярно обновляются и будет полезно тестировать имеющиеся промпты на новых версиях. Паттерны — это высокоуровневые методы решения проблем, возникающих при использовании больших языковых моделей, например, ChatGPT. На выходе они позволяют создавать более эффективные промпты с меньшей вероятностью ошибок и галлюцинаций. Возникает вопрос о том, каким образом промпт инжиниринг может применяться в реальном мире. Он может быть использован в различных областях, включая создание контента, генерацию кода, автоматизацию задач, ответы на вопросы и многое другое.

Few shot prompting. Письмо к профессору с примерами стиля (модель ChatGPT-4o)

Это могут быть переводы, изменение стиля текста или преобразование форматов данных. Прежде чем использовать промпт в рабочей среде, важно убедиться, что он работает правильно и надёжно. В этом разделе мы разберём, как проверять промпты и на что обращать внимание при тестировании. На основе практического опыта разработки и внедрения промптов в проектных/продуктовых системах, я хотел бы поделиться ключевыми принципами и подходами к их созданию. Данное руководство представляет собой систематизированный взгляд на процесс разработки промптов, основанный как на общепринятых практиках, так и на уникальном опыте автора и нашей команды. Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи. Со временем поисковики подстроились под обычного пользователя и научились «угадывать», что он имел в виду, вводя текст «скачать бумер бесплатно» в поисковую строку. Агент повторяет цикл из «состояние — мысль — действие», пока не дойдет до финального ответа, а LLM реализует шаги с помощью промптов. Рассказываем, как языковые модели решают математические и логические задачи, если немного «подумают». Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. Вы также можете использовать базу знаний, чтобы изучить подробное руководство по работе с промптами и ознакомиться с тематическими примерами. Все эти техники можно использовать для простых диалогов с ChatGPT. Надо учитывать, что промптинг — это итеративная история, на которую может уйти много попыток. Такой промпт повышает вероятность получения желаемого результата. Библиотека промптов — это набор качественных промптов, которые можно использовать для обучения или тестирования языковой модели. Промпты в библиотеке могут быть сгруппированы по темам, стилям или другим параметрам, что упрощает их поиск и использование. Промпт-инжиниринг — это процесс создания эффективных и точных промптов для работы с большими языковыми моделями (LLM). Copilot - это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft.  https://www.pinterest.com/seo-proven/ Этот инструмент использует современные языковые https://fast.ai   модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. 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.